AI, música y creatividad: Una conversación con Julien Ho-Tong, Socio Director Artefact, y Nicolas Lang, Consultor Senior.

Julien Ho-Tong tiene un máster en Ingeniería por el INSA de Lyon y otro en Ciencias por la Université Paris Dauphine. Antes de unirse a Artefact en 2023, trabajó en Accenture, dirigiendo la estrategia de Data e AI para Francia. Ha dirigido más de 70 misiones asesorando a CXO de organizaciones privadas y públicas de todo el mundo.

Nicolas trabajó como investigador de GenAI en la Universidad Tsinghua de Pekín y desarrolló modelos de AI para la generación de música. En China, mientras estaba en Virtuos, trabajó como productor para el videojuego Oblivion: Remastered. Dio conferencias sobre GenAI en la Universidad de Nueva York. Después de cuatro años como consultor de ciencia de data , ahora se especializa en GenAI para las industrias de la salud y creativas en Artefact.

"Hoy, en 2025, la industria de la música grabada es un mercado de más de 60.000 millones de dólares" dice Julien. "AI ya aporta entre 3.000 y 4.000 millones de dólares con servicios y productos que ayudan en innumerables áreas". Señala que el cambio comenzó con los MP3 y plataformas como Spotify.

Luego llegaron el walkman y el reproductor de CD, y de repente la gente pudo escuchar música en cualquier momento. Esto allanó rápidamente el camino para herramientas digitales que hacen la producción de música más accesible que nunca. "Ahora es fácil crear una canción con programas informáticos y samples sin tener grandes conocimientos musicales", añade Nicolas. añade Nicolas.

Los modelos básicos AI , como los basados en la arquitectura GPT, pueden adaptarse ahora para generar música cambiando los data entrenamiento.. La versatilidad de estos modelos pone de manifiesto que el rendimiento de AI en distintos ámbitos depende de los data con los que aprende.

Esta adaptabilidad alimenta distintos tipos de herramientas musicales. Por un lado, existen generadores "one-click" para aficionados - ofrecen resultados rápidos e impresionantes con poco control por parte del usuario. En el otro extremo están herramientas de generación de voz para expertos como Ace Studio o, más recientemente, DeepMind Music AI Sandboxque, cuando se integran plenamente en los flujos de trabajo profesionales, Servicios asistencia especializada y nuevas funciones creativas al tiempo que garantizan que el artista conserve todo el control.

Esta capacidad de crear prototipos de ideas con rapidez está revolucionando la producción musical. Los productores pueden ahora experimentar con múltiples variaciones de una pista en una fracción del tiempo que les llevaría hacerlo manualmente. La capacidad de AIpara analizar vastos conjuntos de datos musicales también le permite sugerir estilos o elementos que se ajusten a géneros específicos o a las preferencias de Audiencia .

Entre las principales aplicaciones figuran:

• Generación de melodías: Los sistemas deAI pueden crear melodías originales a partir de unos pocos parámetros de entrada.
• Ayuda con la letra: AI generativa puede ayudar a crear letras, sugiriendo palabras y frases que encajen con el estado de ánimo o el tema de una canción.
• Ingeniería de sonido: Se están utilizando herramientasAI para sintetizar nuevos sonidos o replicar los clásicos, lo que ofrece infinitas posibilidades de experimentación.

A medida que AI se integra más en el proceso creativo, surgen preguntas sobre la autoría. ¿A quién pertenecen los derechos de una canción creada con AI? ¿Es el artista, el programador o ambos? Este debate es especialmente relevante cuando la AI genera partes significativas de una canción, difuminando la línea entre las contribuciones humanas y las de las máquinas.

Además, cada vez preocupa más la originalidad. Como AI se entrena con música ya existente, existe el riesgo de que reproduzca inadvertidamente elementos de obras protegidas por derechos de autor.

"Hay que proteger a los creadores. Ocurre lo mismo con las imágenes: no se puede pedir que se genere algo 'como Picasso' sin pagar derechos de autor o reconocer a los titulares de los derechos. Necesitamos lo mismo para la música", insiste Julien. Algunas aplicaciones, como Sunoestán tomando medidas para proteger a los creadores, bloqueando a los usuarios cuando escriben el nombre de un artista en sus mensajes.

Desde la democratización del acceso a la mejora de la creatividad, AI está cambiando no sólo la música, sino también el cine y los videojuegos. Imaginemos actuaciones en directo adaptables que reaccionen a la Audiencia, o música dinámica en los juegos. Aunque abordar los retos legales y éticos sigue siendo crucial para una creación armoniosa AI humanos e IA, el potencial de innovación y descubrimientos es enorme.

Con estas nuevas y potentes herramientas, cualquiera puede experimentar y explorar". Nicolas es rotundo: "Facilitan la entrada en este campo a los principiantes. Puedes empezar a hacer música en tu habitación sólo con una guitarra y utilizar AI para añadir el resto. Es más fácil experimentar, simular y probar cosas". " Te ayuda a conseguir una buena ingeniería de sonido y calidad más rápido", concluye Nicolas.