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Los músicos pierden millones por errores de metadatos. ¿Puede la IA solucionarlo?

La conversación dominante sobre la IA en la industria musical se centra en la creación.y un flujo constante dedominan los titulares. Pero mientras muchosLa obsesión por el reemplazo creativo y la competencia entre plataformas para desarrollar herramientas de detección hacen que uno de los impactos más inmediatos de la IA se produzca en la capa de sistemas: la infraestructura, poco atractiva pero fundamental, que rige la atribución, los derechos y los pagos. Este es un punto crítico que sobrecarga a los creadores con la entrada redundante de datos en plataformas desconectadas cuando podrían dedicar mejor su tiempo a crear.

Vive una doble vida como artista discográfico multiplatino y compositor que también crea catálogos de nivel empresarial y sistemas de derechos para importantes sellos como vicepresidente ejecutivo de Innovación Empresarial Global enUn ex tecnólogo de Apple reconocido como uno de los “2019 Digital Power Players” de Billboard, cofundó, una plataforma impulsada por IA que automatiza el registro de metadatos en bases de datos de la industria musical. Su trabajo se enmarca en una tendencia más amplia de la industria de inversión tecnológica en….

Para muchos artistas independientes, el acto de crear conlleva una cantidad abrumadora de entrada de datos. Para McMurtry, el punto de quiebre no fue el agotamiento creativo, sino la fricción administrativa a medida que su catálogo superaba las 700 obras. McMurtry cofundó ONCE para abordar la complejidad de frente. Este “agente de registro” de IA se basa en un principio fundamental de transparencia radical para evitar que la tecnología se convierta en una caja negra. Los artistas pueden ver, editar e incluso eliminar lo que la IA recuerda de ellos, conservando la última palabra.

  • Muerte por entrada de datos: Se encontró atrapado en un bucle, introduciendo los mismos metadatos en distintas plataformas, incluyendo su distribuidora, ASCAP, SoundExchange y MLC. El volumen se volvió insostenible. «Pasaba más tiempo introduciendo los mismos datos en varios lugares que componiendo la música», dice McMurtry.
  • Representación, no reemplazo: Para McMurtry, esto refleja una reformulación fundamental de dónde reside el verdadero valor de la IA. «La industria musical no tiene un problema de creación. Tiene un problema de representación y de sistemas», argumenta. «La IA cobra poder no cuando reemplaza a los creadores, sino cuando preserva su propósito en sistemas fragmentados y rotos».

El agente maneja el contexto que rodea la creatividad, administrando los puntos de datos clave, aunque a menudo oscuros, que garantizan que un artista reciba el crédito y el pago adecuados.

  • Muéstrame el número: Para McMurtry, el valor se hace evidente cuando se hace una pregunta sencilla que la mayoría de los artistas no pueden responder. “A menudo desafío a los compositores famosos a que nombren suUn sistema solo puede pagar a un compositor si se le asigna ese número específico. Una amiga mía, por ejemplo, desconoce su número de IPI, aunque así es como le pagan. Un agente de IA soluciona este problema haciendo el trabajo por ella. Infiere la información, ve el nombre del artista, lo relaciona con su obra y obtiene el número de IPI necesario para el pago.
  • Demasiado rápido para confiar: Influenciada por su tiempo en Apple, la filosofía de diseño de McMurtry prioriza que la complejidad parezca simple. Sin embargo, en las primeras pruebas, la eficiencia de ONCE generó un problema inesperado. “La primera versión de ONCE era tan rápida que tuve que ralentizarla deliberadamente. Podíamos pasar de terminar una canción a entregarla en catorce segundos, y los usuarios pensaban que era un fallo porque no se daban cuenta de que la aplicación ya había deducido toda la información necesaria”, afirma McMurtry. “Tuve que hacer que hiciera una pregunta a la vez, aunque ya sabía la respuesta, simplemente porque los usuarios no estaban psicológicamente preparados para algo tan fácil”. El ajuste resultó esencial: cuando la IA elimina la fricción por completo, los usuarios necesitan una lentitud artificial para confiar en que el sistema funciona.

Si bien este enfoque práctico está encontrando audiencia entre los creadores cotidianos, también pone de relieve una clara división dentro de la comunidad musical. Si bien existe una creciente aceptación deMcMurtry a veces se enfrenta a resistencia dentro de su propia empresa.

  • Una casa dividida: La división refleja diferentes perspectivas dentro de la industria. “Recibo resistencia, incluso de mi propio cofundador, un ingeniero ganador de 16 premios Grammy”, dice McMurtry. “Ha tenido mucho miedo de estar a la vanguardia de la IA, argumentando que los músicos la odian. Pero se dirige a un grupo específico de artistas exitosos, como Keith Urban, que no es el usuario previsto de una herramienta como ONCE. Cuando regresó de la conferencia NAMM convencido de que todos odian la IA, tuve que señalar que las opiniones de quienes pueden permitirse viajar a una conferencia de la industria no representan al músico común”.

Más allá de la opinión de los artistas, McMurtry señala un problema más profundo. La oposición más vehemente de la industria a la proliferación de nueva música se basa en un modelo económico defectuoso que beneficia a las empresas establecidas. Refuta directamente el argumento de la IA deficiente explicando el incentivo financiero que lo sustenta.

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https://music.ai/

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