Durante 2024, la industria tecnológica global invirtió aproximadamente mil millones de dólares por día en IA Generativa. Los modelos mejoraron a un ritmo que sorprendió incluso a quienes los construían. La capacidad de generar texto, música, imágenes y video indistinguible del contenido hecho por humanos pasó de ser una curiosidad de investigación a una realidad comercial.
La mayor parte de la conversación sobre esto se ha centrado en lo que la IA puede producir. Mucho menos atención ha ido hacia lo que consume, y lo que les cuesta a quienes generaron el trabajo que consume.
Los Números que No Se Pueden Ignorar
Un informe del CISAC publicado en 2024 puso cifras concretas sobre un riesgo que la industria creativa venía discutiendo en términos generales. Entre el 21 y el 24 por ciento de los ingresos de los creadores en música y contenido audiovisual podrían estar en riesgo para 2028, a medida que la IA Generativa desplaza la demanda de trabajo creativo original en ciertas categorías.
El mecanismo no es complicado. Cuando una empresa puede generar una música de fondo para un aviso publicitario usando un modelo de IA en lugar de encargar a un compositor, lo hace. Cuando una plataforma de streaming puede generar contenido ambiental a escala por una fracción del costo de grabaciones licenciadas, lo hará. Cada uno de estos casos de uso parece menor individualmente. Acumulados en millones de decisiones diarias, representan un desplazamiento significativo de los ingresos de los creadores.
La ironía es estructural. Los modelos de IA que producen este contenido fueron entrenados sobre trabajo creativo, la mayor parte sin compensación ni consentimiento explícito. El output de ese entrenamiento ahora compite directamente con los creadores cuyo trabajo lo hizo posible.
El Círculo Vicioso
Hay un riesgo menos obvio por debajo del desplazamiento de ingresos. Si la economía de crear contenido original se deteriora significativamente, menos personas lo crearán. Y si menos personas crean contenido original, los modelos de IA que dependen de datos de entrenamiento de alta calidad tendrán menos de qué aprender, degradando gradualmente la calidad de sus outputs.
Este no es un problema que la industria tecnológica pueda resolver simplemente generando más contenido de IA para entrenar. El valor del trabajo creativo para los sistemas de IA viene precisamente del hecho de que refleja experiencia humana genuina, emoción y oficio. Los datos sintéticos generados por IA alimentándose de datos sintéticos pierden ese valor rápidamente.
Un futuro sostenible para la IA Generativa requiere un ecosistema creativo sostenible. Estos intereses no se oponen. Son estructuralmente interdependientes.
Los Players que Están Construyendo Soluciones
Varias iniciativas están trabajando directamente sobre el problema de la atribución y la compensación, y el capital que fluye hacia este espacio refleja con qué seriedad se lo está tomando.
ProRata.ai, fundada por Bill Gross con más de 25 años lanzando proyectos tecnológicos, recaudó 25 millones de dólares para construir una plataforma de chat de IA entrenada exclusivamente con contenido cuyo consentimiento fue dado explícitamente por los creadores y que recibieron compensación. Su sistema incluye un algoritmo de ingeniería inversa que rastrea el origen de los outputs del modelo, habilitando ingresos pasivos para los titulares de derechos basados en el uso real.
Vermillio, respaldada por una inversión de 16 millones de dólares liderada por Sony, desarrolló TraceID, una tecnología que monitorea continuamente la web en busca de uso no autorizado de contenido protegido y propiedad intelectual, y automatiza el proceso de solicitudes de baja y recaudación de regalías.
Sureel AI construyó un algoritmo de atribución que puede analizar respuestas de IA y determinar qué obras influyeron en ellas. Stim, la Sociedad de Gestión Colectiva de Suecia, se convirtió en uno de sus primeros grandes clientes, habilitando un modelo de licenciamiento para entrenamiento de IA basado en atribución trazable en lugar de tarifas globales.
El Rol Estratégico de las SGC
Lo que es notable en cada una de estas soluciones es que necesitan exactamente lo que las Sociedades de Gestión Colectiva ya tienen: una base amplia de creadores representados, legitimación legal para negociar en su nombre, e infraestructura establecida de recaudación y distribución.
Las SGC no llegaron tarde a esta conversación. Son, en muchos sentidos, la contraparte natural de lo que estas plataformas están construyendo. Una empresa de IA que quiere entrenar legalmente en música necesita licenciar de alguien que represente los derechos. La organización mejor posicionada para ofrecer eso a escala, y para distribuir los ingresos resultantes a los creadores individuales, es una sociedad de gestión.
Las organizaciones que se muevan rápidamente para entender la tecnología de atribución, desarrollar marcos claros de licenciamiento para entrenamiento de IA y posicionarse como el puente institucional entre el mundo creativo y el tecnológico definirán cómo luce la gestión colectiva en la próxima década.
The Labs de global.esur trabaja con Sociedades de Gestión Colectiva en los desafíos de tecnología y estrategia en la frontera de la industria. Contáctanos para explorar lo que esto significa para tu organización.