Quem acompanha este espaço já deve ter ouvido falar do lançamento do PLAI by GEMA, e que ele chegou oito dias antes da decisão de primeira instância no processo contra a Suno. Claramente não é coincidência. A sociedade alemã quer mostrar que treinar IA e remunerar criadores de forma justa não são coisas mutuamente excludentes.
Mas, afinal, do que se trata esse novo produto?
É um catálogo de música licenciado para treinar modelos de inteligência artificial. Atualmente conta com cerca de 178.000 arquivos de áudio, correspondentes a aproximadamente 57.000 obras, cobrindo mais de 60 gêneros. Vale destacar que se trata da chamada música de biblioteca (production music), ou seja, composta especificamente para uso em sync em publicidade, cinema, TV e conteúdo audiovisual.
O que há de novo nesse dataset é que ele busca resolver tudo em um só lugar para as empresas de IA. Treinar um modelo geralmente exige esclarecer duas camadas de direitos separadas: os direitos autorais sobre a composição e os direitos de máster sobre a gravação específica. O PLAI empacota as duas coisas, além dos arquivos de áudio e dos metadados.
Além dos dados básicos de gênero, andamento e instrumentação, inclui estrutura da faixa, ISWC, ISRC, tags de emoção e contexto de uso, informações que um modelo precisa para aprender além do áudio em si. A GEMA monta os pacotes de treinamento sob medida, de acordo com o modelo e o caso de uso de cada cliente.
Isso mostra uma compreensão real das necessidades do cliente, algo fundamental se as sociedades de gestão querem negociar de igual para igual com os gigantes da tecnologia.
Embora o projeto esteja longe de ser perfeito (e neste artigo explico por quê), é um primeiro passo na direção certa.
Que tipo de cliente o PLAI busca?
O critério que define quem pode comprar é explícito: ferramentas de IA que auxiliam criadores durante o processo de produção, e cujos resultados não competem com as obras usadas para treiná-las. É uma linha divisória clara entre dois mundos. De um lado estão os modelos generativos que compõem músicas inteiras a partir de um prompt (o terreno de Suno e Udio); do outro, as ferramentas que ajudam um músico ou produtor a trabalhar melhor sem substituir seu papel criativo.
A Klangio é a primeira cliente anunciada e se encaixa perfeitamente nesse critério. Suas ferramentas transformam gravações em partituras. Elas não geram música nova, leem a que já existe.
Quais são as principais críticas que está recebendo?
Matthias Strobel Hohmann, presidente da MusicTech Germany, foi duro com o catálogo assim que ele foi lançado.
"Um modelo de IA treinado apenas com música de estoque e de biblioteca não aprende a compor, não capta emoções nem a diversidade estilística da música popular. 178.000 arquivos de áudio é uma piada."
E ele tem razão quanto à utilidade para modelos generativos, já que eles precisam de milhões de faixas para gerar resultados aceitáveis. O ponto é que o PLAI não serve para isso. A proposta é justamente que as ferramentas dos seus clientes não compitam com as obras usadas no treinamento.
Outro ponto importante que ainda não está claro é como os criadores serão pagos. A GEMA afirma que haverá uma compensação proporcional, mas a fórmula não foi publicada. Na minha opinião, ainda é cedo para cobrar detalhes, tudo isso é muito recente e não existe um padrão estabelecido. Ainda assim, é uma questão crucial para os associados da GEMA, e a pressão deve aumentar se o silêncio continuar.
É o primeiro catálogo de música licenciada para treinamento de IA?
Um detalhe curioso que investiguei ao escrever este artigo é o quanto esse projeto é realmente inédito. A resposta é depende. Entre as sociedades de gestão coletiva, não há dúvida de que a GEMA é a primeira a fazer algo assim. Aliás, a sociedade alemã já havia sinalizado há dois anos que estava trabalhando na questão da compensação de criadores no contexto da IA.
Mas, fora da gestão coletiva, existe o caso da Rightsify e da vAIsual, parceiras desde 2023 na venda de catálogos de música licenciada montados especificamente para treinamento de IA. A Rightsify fornece o catálogo com os direitos resolvidos; a vAIsual empacota e distribui através de sua plataforma Dataset Shop. Ou seja, o conceito de dataset musical licenciado já existia antes do PLAI.
A diferença está na origem institucional. A Rightsify é uma empresa de licenciamento B2B que opera fora do sistema de gestão coletiva, enquanto o PLAI vem de uma SGC que reúne o repertório de seus editores associados sob o mesmo mecanismo que usa para o restante de suas operações.
O que vem a seguir?
Agora a GEMA precisa resolver o desafio clássico de todo marketplace: o que vem primeiro, o ovo ou a galinha? Ou seja, precisa que o catálogo cresça para atrair mais clientes e, ao mesmo tempo, precisa de mais clientes para atrair mais titulares de direitos. No próprio site, a GEMA diz estar aberta a incluir mais editoras, sociedades de gestão, autores e outros titulares.
Uma questão que continua na minha cabeça é o enforcement. Como vão garantir que os modelos sejam treinados exclusivamente com catálogos licenciados? Hoje isso é praticamente impossível, como tentar segurar a chuva com as mãos. Existem modelos de atribuição, como o desenvolvido pela Sureel AI, mas sou um pouco cético quanto à eficácia deles. Ainda não se falou sobre isso, mas não tenho dúvidas de que a pergunta vai surgir mais cedo ou mais tarde.
Conclusão
No momento em que escrevo, faltam quatro dias para a decisão do tribunal de Munique sobre o processo da GEMA contra a Suno. O que acontecer na sexta-feira vai condicionar este projeto. Se a decisão for favorável à sociedade alemã, o PLAI acelera. Se for o contrário, duvido muito que deixe de existir, mas o impacto provavelmente será menor.
Sem dúvida, a GEMA está se consolidando como referência mundial na defesa contra os gigantes da tecnologia, e está abrindo caminho para quem quiser segui-la. Não me surpreenderia se, no restante de 2026, surgirem anúncios de outras sociedades preparando o terreno para lançar seus próprios catálogos licenciados.
Fontes: AI Musicpreneur; Velveteen; Musically; GEMA; Music Business Worldwide