La batalla legal entre la industria musical y las empresas de inteligencia artificial (IA) sigue escalando. Esta vez, el Tribunal Regional de Múnich dictaminó que Suno —plataforma diseñada para generar música mediante IA— infringió las leyes de derecho de autor al utilizar, almacenar y reproducir canciones del repertorio de GEMA, organización alemana que representa a músicos y artistas, para entrenar sus modelos sin autorización.

El fallo exigiría a la compañía pagar daños y perjuicios, informó Reuters. “Esta sentencia envía un claro mensaje internacional: la creatividad tiene valor y los derechos de los autores y creadores siguen vigentes incluso en la era de la IA”, señaló Ralf Weigand, presidente del Consejo de Supervisión de GEMA.

Bajo esa línea, Tobias Holzmüller, director ejecutivo de GEMA, sostuvo que “sin los humanos, la IA no es nada”. “Los proveedores de IA deben adquirir licencias y no pueden utilizar gratuitamente las obras de nuestros miembros”, insistió.

La demanda, en detalle

Todo comenzó en enero de 2025, cuando GEMA acusó a Suno de permitir a sus usuarios generar canciones “sorprendentemente similares” a las obras Forever Young, Atemlos, Mambo No. 5, Rasputin, Big in Japan y Daddy Cool. Esto incluye aspectos clave como melodía, armonía y ritmo.

“Suno había admitido previamente que sus sistemas habían sido entrenados con estas y otras obras propiedad de GEMA sin pagar ninguna tarifa de licencia, pero había negado sistemáticamente cualquier obligación de pago”, expresó la organización en un comunicado en su sitio oficial.

Tras el fallo, desde Suno apuntaron no estar de acuerdo con la decisión, por lo que evalúan una apelación. “Construimos Suno sobre una convicción fundamental: permitir que todas las personas experimenten la alegría de crear música. Desde el principio, entrenamos nuestros modelos para crear canciones nuevas, no para reproducir obras existentes, e incorporamos medidas de protección en nuestra plataforma”, dijo un representante de la plataforma a Variety.

No es la primera vez que GEMA gana una demanda de estas características. En noviembre de 2025, el Tribunal Regional de Múnich determinó que OpenAI almacenaba y reproducía letras de canciones protegidas por derechos autor que pertenecían a miembros de GEMA, “sin obtener las licencias correspondientes ni compensar a los titulares de los derechos de autor de las obras utilizadas”, de acuerdo a la organización. Por tal motivo, GEMA recibió una indemnización.

A pesar de estos conflictos legales, la entidad también propuso iniciativas para generar lazos sólidos con empresas de IA. En 2024, por ejemplo, publicó su Carta de IA, que establece diez principios para “una interacción constructiva y justa entre la creatividad humana y la IA generativa”.

¿Qué dicen los expertos?

Para Carlos Arana, profesor de la Universidad del CEMA, UBA y Berklee College of Music, el fallo del Tribunal Regional de Múnich es “significativo”. “Es la primera vez que un tribunal establece, con evidencia concreta y tecnológicamente fundamentada, que un modelo de IA musical no solo ‘se inspiró’ en un estilo para crear una canción original, sino que reconstruyó melodía, armonía, ritmo y arreglo de obras protegidas específicas sin que el prompt especificara ninguno de esos elementos musicales que definen completamente a una canción”, comenta a LA NACION.

A su vez, apunta que ya es el segundo fallo consecutivo del mismo tribunal de Múnich con el mismo marco conceptual, lo que sugiere que se está consolidando de manera paulatina “una doctrina europea” sobre cómo tratar la “memorización” como una forma de reproducción no autorizada.

Cecilia Danesi, codirectora del máster en Gobernanza de la ética de la IA de la Universidad Pontificia de Salamanca, comparte esta mirada: “Es una señal de que los jueces empiezan a exigir que la innovación tecnológica se desarrolle dentro del marco jurídico existente”.

“Muchas empresas tecnológicas han sostenido que el entrenamiento constituye un uso legítimo de las obras o que queda amparado por determinadas excepciones. Este fallo cuestiona esa interpretación y envía un mensaje claro: el desarrollo tecnológico no puede construirse al margen de los derechos de propiedad intelectual”, detalla.

En ese sentido, la experta hace una especial mención al reciente caso de la cantante norteamericana Taylor Swift, quien reforzó la protección jurídica de su nombre, imagen y otros elementos de su identidad frente al avance de la IA.

Generalización vs memorización

El escenario empuja a la industria a avanzar hacia un debate cada vez más profundo, con un especial foco en la protección de los estilos artísticos. “Hasta ahora, el derecho de autor protege las obras concretas, no el estilo de un creador. Sin embargo, los modelos generativos son capaces de reproducir con enorme precisión la identidad creativa de un artista, incluso sin copiar una obra específica”, indica Danesi.

Bajo esta línea, Arana realiza una distinción entre “generalización estilística” y “memorización”. “Un modelo puede aprender la ‘esencia’ de un género o una época (sin memorizar ninguna canción puntual) y producir obras nuevas y coherentes con ese estilo”, ilustra.

El problema aparece cuando el modelo, en lugar de generalizar, memoriza. “Los mismos modelos que en teoría deberían generalizar (o sea, aprender la esencia de un estilo) pueden, en ciertos casos puntuales, hacer exactamente lo contrario: en lugar de extrapolar un patrón general, terminan ‘guardando’ una canción específica dentro de sus parámetros internos, casi como una fotografía comprimida de esa obra en particular”, explica Arana.

En el caso de Suno, el modelo funcionaba, en realidad, como un “archivo que guarda y devuelve sin autorización una copia de esa canción protegida por copyright”.

Reconfiguración de la industria

De cara al futuro, Arana aventura que habrá dos paradigmas claros que reconfigurarán la industria. Por un lado, se consolidarán aquellos modelos entrenados con datasets de canciones licenciadas y que permitan “el opt-in y opt-out de los compositores”. En estos casos, el objetivo será no reemplazar al artista, sino “extender su propio legado”.

Por otro lado, seguirán existiendo plataformas basadas en modelos entrenados con catálogos musicales sin licencia, aunque “cada vez más hostigados legalmente”.

En este contexto, para Danesi lo ideal sería avanzar hacia mecanismos de transparencia que permitan conocer qué contenidos se utilizan para entrenar los sistemas, y hacia modelos de licenciamiento y remuneración.

“La tecnología va a seguir avanzando muy rápido, pero la pregunta de fondo, que se refiere a qué es la esencia y el significado de la creatividad y de tener una voz artística propia, va a seguir siendo, en última instancia, una pregunta musical, no técnica”, concluye Arana.