Immagina di ascoltare una canzone che ti piace. La salvi in playlist, la condividi, fai tua quella musica. Poi scopri che non l’ha scritta nessuno: l’ha composta un algoritmo, addestrato per imitare ciò che funziona meglio nelle classifiche.
Riconoscere chi sta suonando già oggi è diventato difficile. Un sondaggio di Ipsos per Deezer ha mostrato che il 97% delle persone non sa riconoscere una canzone generata da IA.
La ricerca ha coinvolto 9.000 persone in otto Paesi, e descrive un fenomeno già concreto: su Deezer, in dieci mesi, la quota di tracce totalmente generate da IA è passata da una su dieci a circa una su tre nelle riproduzioni quotidiane.
E mentre la percezione vacilla, le piattaforme aumentano i cataloghi artificiali, arrivando a stream in cui una traccia su tre non ha creatori reali. La musica continua a esistere, ma l’autore scompare.
Per molti, la notizia è una svolta tecnologica. In realtà, racconta qualcosa di più ampio: la musica prodotta dalle macchine non arriva in un mercato neutro, ma in un ecosistema che da anni spinge verso ripetizione, ottimizzazione e omogeneità. E l’IA non fa che perfezionare ciò che il mercato ha già iniziato.
Il catalogo infinito che conviene alle piattaforme
Secondo l’International Federation of the Phonographic Industry (IFPI), la musica registrata ha generato circa 29,6 miliardi di dollari nel 2024, con lo streaming come principale motore di crescita, arrivato a rappresentare una quota intorno al 70% del settore.
In questo modello, non conta soltanto ciò che viene ascoltato, ma come vengono distribuiti i ricavi degli ascolti: nel sistema attuale chiamato pro-rata, gli abbonamenti degli utenti vengono distribuiti sulle canzoni più ascoltate globalmente, non su quelle che ciascun utente ha realmente riprodotto. Risultato: un ascoltatore che predilige artisti di nicchia finisce comunque per finanziare le star mondiali.
È un meccanismo che concentra i guadagni, ma soprattutto premia la quantità. Più minuti si accumulano, più denaro circola. È qui che l’intelligenza artificiale diventa redditizia: permette cataloghi infiniti a costo marginale quasi zero, ottimi per playlist di sottofondo (“chill”, “focus”, “lofi”, “reading”, “relax”), dove spesso nome, volto e progetto dell’artista spariscono e conta solo riempire tempo di ascolto.
L’IA non compete tanto con un artista, ma con una filiera intera: dai musicisti ai tecnici, dagli autori ai produttori, che hanno costi. Le macchine no.
Hit come prodotti industriali
Non serve l’intelligenza artificiale per capire che una hit pop è oggi un prodotto industriale. Lo mostra un’analisi della società Music Reports sulla gestione dei diritti nel mercato americano: negli anni ’60, un brano in classifica coinvolgeva mediamente meno di due autori e due editori; negli anni Duemila, spesso supera quattro autori e sei editori, con punte molto più alte nei casi di grandi produzioni.
Più successo, più “cervelli” coinvolti, più complessità nella divisione dei diritti e dei ricavi. L’IA ribalta questo modello: non serve contrattare pagamenti, quote, anticipo, redistribuzioni. Un brano generato da un software, per una piattaforma, non chiede nulla. Non sciopera. Non rivendica diritti. Non contesta l’algoritmo.
Quindi, quando si parla di “IA che ruba lavoro agli artisti”, la domanda è più ampia: l’intelligenza artificiale non sostituisce solo chi compone, ma riduce la necessità di un’intera filiera professionale. E, soprattutto, azzera le complessità dei diritti, trasformando la musica in un prodotto senza vincoli contrattuali.
Copyright e “value gap 2.0”
La stessa filiera che produce contenuti diventa materia prima della tecnologia. Secondo la confederazione internazionale CISAC, entro il 2028 i creatori rischiano di perdere fino a un quarto dei loro potenziali ricavi a causa della diffusione di contenuti generati da IA e dell’assenza di regole sulla remunerazione dei dataset di training.
Organismi come WIPO e il Parlamento Europeo insistono su un punto preciso: le IA non inventano da zero, ma si addestrano su opere umane, spesso senza autorizzazione o compenso. I dati, in questo caso, non sono numeri: sono canzoni, melodie, arrangiamenti, testi.
La questione etica si sposta dalla paternità al profitto: chi guadagna da un patrimonio culturale che non ha prodotto? Deezer oggi etichetta in modo trasparente le tracce generate da IA. Spotify, dopo lo scandalo della band artificiale Velvet Sundown, propone un codice di autodichiarazione volontaria. Ma senza obblighi reali, conviene non dichiarare. Conviene non far sapere.
L’IA non semplifica la musica: la cristallizza
L’innovazione tecnologica non arriva in un vuoto: trova un pop già standardizzato. Il dataset BiMMuDa, pubblicato nel 2024, ha analizzato le melodie delle hit Billboard dal 1950 al 2022. Risultati:
- nei ritornelli delle canzoni contemporanee ci sono meno note, ma con intervalli più ampi;
- la struttura dei brani è più segmentata, ma non aumenta la varietà melodica;
- la ripetitività funziona perché fa ricordare più in fretta.
Sul piano dei testi, una ricerca della Brown University su 5.100 canzoni della Billboard Hot 100 (1964–2015) mostra un trend simile: il lessico cresce fino agli anni 2000, poi precipita negli anni 2010, con un forte aumento della ripetizione e una diminuzione varietà lessicale.
In sintesi: il pop recente semplifica per essere memorizzato e consumato velocemente. Le IA vengono addestrate su questo archivio.
Il risultato non può che essere la replica dell’esistente, non l’invenzione del nuovo. L’innovazione complessiva cala, e la standardizzazione diventa una strategia perfetta per l’algoritmo.
La creatività che diventa un costo da eliminare
La domanda non è “preferite musica umana o musica artificiale?”. La domanda è:
- Chi viene pagato per ciò che ascoltiamo?
- Perché una piattaforma dovrebbe promuovere diversità se omogeneità costa meno e rende di più?
- Cosa significa “innovazione” in un sistema dove sperimentare non conviene?
L’intelligenza artificiale non sostituisce gli artisti: sostituisce la possibilità di deviare dallo standard. Se non distinguiamo più chi ha creato cosa, il problema non è culturale, ma economico: chi guadagna dall’indistinguibile?
La tecnologia può ampliare la creatività, ma senza regole può disperderla in cataloghi infiniti senza autori, senza rischio e senza futuro. In assenza di trasparenza e remunerazione, non stiamo proteggendo l’arte “umana”: stiamo disincentivando tutto ciò che non è prevedibile, tutto ciò che non è già stato fatto.
E la musica finisce per imitare sé stessa, anche quando a scriverla è una macchina.
