A indústria da música se encontra em um ponto de inflexão, confrontada pela rápida evolução da inteligência artificial. Debates acalorados sobre direitos autorais, compensação para artistas e a própria autenticidade da criação musical preenchem o cenário. Contudo, uma perspectiva emergente, fortemente amparada por dados, sugere que a resposta para navegar nesta nova era não reside na supressão da tecnologia, mas sim na compreensão e no aproveitamento estratégico da informação em tempo real para moldar um futuro mais equitativo e inovador.
Essa transformação já é uma realidade inegável. Enquanto parte do setor ainda discute a validade da IA na música, os dados da Luminate, empresa de dados da indústria do entretenimento, revelam que a tecnologia já está redefinindo a economia musical. Por exemplo, o sucesso estrondoso de Bad Bunny, cujo álbum “Un Verano Sin Ti” redefiniu o mercado da música latina em 2022, é um testemunho do poder da informação precisa para prever e entender as tendências culturais.
Apesar de 44% dos ouvintes de música nos EUA se declararem desconfortáveis com canções criadas por IA, o comportamento de consumo muitas vezes contradiz essa percepção inicial. A artista de IA Xania Monet, por exemplo, alcançou uma média de 8 milhões de streams de áudio sob demanda por semana em outubro, após estrear em diversas paradas da Billboard, como Hot Gospel Songs e Hot R&B Songs em 2025. Esse fenômeno ecoa a controvérsia em torno do auto-tune no passado, uma tecnologia inicialmente rejeitada por alguns, mas que se tornou onipresente na produção musical moderna.
A inevitabilidade da IA na produção musical e seus desafios
A IA na música não é uma questão de “se”, mas de “como”. A tecnologia já se consolidou como uma ferramenta para amplificar processos de produção existentes e introduzir novas formas de design musical. No entanto, sua rápida ascensão levanta preocupações legítimas. Um estudo recente aponta que os rendimentos dos trabalhadores da indústria musical podem sofrer uma redução de até 25% até 2028 devido ao uso crescente de ferramentas de IA, o que exige atenção urgente para a sustentabilidade financeira dos criadores.
Casos de IA gerando música que imita estilos de artistas consagrados, como a versão de “Toxic” de Britney Spears na voz de Frank Sinatra ou a recriação da voz de John Lennon para uma nova faixa dos Beatles, ilustram tanto o potencial quanto os riscos éticos e legais. No Brasil, a Lei de Direitos Autorais (Lei 9.610/98) exige a criação humana para o registro de obras, o que significa que músicas 100% geradas por IA podem não ser protegíveis. Além disso, já há precedentes no país onde empresas foram condenadas a pagar direitos autorais por músicas geradas por IA que apresentavam semelhança com obras existentes.
Construindo a infraestrutura para uma nova era de dados
Diante desse cenário complexo, a lição da “guerra dos samplers” no final dos anos 1980 é instrutiva. O conflito jurídico em torno do sampling não resultou na supressão da tecnologia, mas na criação de uma infraestrutura robusta de licenciamento e compensação. Essa infraestrutura, focada em detecção e atribuição, tornou-se a base de um mercado funcional e deve servir de modelo para a era da IA.
A indústria precisa agir rapidamente para implementar políticas que garantam que artistas e detentores de direitos sejam justamente remunerados à medida que a presença da IA na música se expande. Grandes gravadoras já entraram com ações judiciais contra startups de IA generativa por uso não autorizado de dados de treinamento, evidenciando a urgência de um debate regulatório claro. A missão de empresas como a Luminate em fornecer dados objetivos e confiáveis torna-se ainda mais crítica, oferecendo a visibilidade necessária para que gravadoras, editoras, plataformas e formuladores de políticas tomem decisões informadas, em vez de reativas.
O futuro da IA na música não é sobre lutar contra a correnteza tecnológica, mas sobre aprender a navegar com base em dados. A proliferação de artistas gerados por IA e o conteúdo otimizado algoritmicamente são inevitáveis. A capacidade de detectar infrações, atribuir autoria e garantir a compensação justa depende de uma infraestrutura de dados robusta e de políticas adaptadas à realidade tecnológica. Somente assim a indústria poderá proteger a propriedade intelectual e fomentar a inovação, transformando um desafio em uma oportunidade de crescimento sustentável para todos os envolvidos.
