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Maestro, da Beatoven.ai: IA musical com pagamento de royalties e dataset 100% licenciado

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Maestro Beatoven

A startup indiana propõe um sistema que promete resolver um dos pontos mais sensíveis da IA musical: como treinar modelos sem violar direitos e ainda remunerar artistas.

A Beatoven.ai, startup indiana especializada em IA musical, lançou o Maestro (em agosto de 2025) “novidade” que começa a ganhar atenção no debate brasileiro sobre modelos generativos e direitos autorais.
A empresa afirma ter construído o primeiro modelo base treinado integralmente com datasets licenciados e estruturado para pagar royalties recorrentes a artistas cujas obras contribuírem para cada geração.

A Beatoven.ai explica que essa abordagem é resultado de um processo iniciado em 2021, quando desenvolveu um sistema baseado em regras e treinado com um conjunto menor de músicas autorizadas. A tecnologia tinha limitações, mas serviu como prova de conceito para um modelo de grande porte construído sem coleta indiscriminada de catálogos.

O que é o Maestro Beatoven

O Maestro é um gerador de música instrumental e efeitos sonoros controlado por texto. O modelo produz faixas com taxa de amostragem de 44.1 kHz, permite determinar instrumentação, andamento, tonalidade e gênero, e pode gerar peças com duração solicitada de até 2min30.

Segundo a empresa, os dados de treinamento vêm inteiramente de parcerias formais com Rightsify, Soundtrack Loops, Symphonic Distribution, Bobby Cole, Vadi Sound e Pro Sound Effects. A Musical AI é a responsável pela rastreabilidade e pela administração das licenças, apontando quais obras influenciam cada saída para viabilizar o pagamento proporcional de royalties.

Entre as capacidades divulgadas estão:

– geração rápida e estável;
– suporte a múltiplos gêneros (jazz, rock, latina, ambient, cinematográfica, house, techno etc.);
– controle criativo detalhado por comando de texto;
– faixas liberadas para uso comercial;
– mecanismo interno de rastreamento e compartilhamento de receita.

A promessa de um “modelo justo”

Em comunicado à imprensa, a Musical AI afirmou:

“Estamos mostrando como um acordo justo de IA deve funcionar: atribuição, respeito aos direitos e pagamentos contínuos sempre que uma obra humana contribuir para um resultado.”

A fala ganha relevância neste momento, já que o setor musical enfrenta pressões jurídicas crescentes e questionamentos sobre datasets usados por ferramentas concorrentes.

Criar sem copiar

O CEO da Beatoven.ai, Mansoor Rahimat Khan, defende que o Maestro não busca apenas reproduzir padrões humanos, mas ampliar o campo criativo:

“A maioria das ferramentas tenta copiar os humanos. A IA deveria criar sons que nunca ouvimos antes. As ‘alucinações’ dos modelos não são falhas, mas características.”

A visão se alinha ao aumento global do debate sobre criatividade generativa e originalidade de modelos musicais.

Para quem o Maestro importa agora

Para podcasters, cineastas independentes, desenvolvedores de jogos e criadores que precisam de trilhas livres para uso comercial, o Maestro tenta resolver três problemas recorrentes:

– licenciamento complexo;
– risco jurídico ao usar bibliotecas de procedência incerta;
– dificuldade em encontrar trilhas realmente sob medida.

Ao gerar faixas com uso comercial liberado e compensação rastreável aos artistas, o modelo tenta se posicionar como uma alternativa mais segura — e agora, três meses depois do lançamento, encontra um cenário brasileiro mais atento às discussões sobre ética de treinamento e direitos autorais na IA.

📖 Glossário rápido (para entender o básico) 📖

Dataset
Conjunto de dados usado para treinar uma IA. Pode incluir músicas, imagens, textos, vídeos ou qualquer conteúdo necessário para ensinar o modelo.

Treinamento
Etapa em que a IA “aprende” analisando milhares (ou milhões) de exemplos presentes no dataset para identificar padrões e gerar novos resultados.

Scraping
Coleta automática de conteúdo da internet por robôs. Muitas empresas usam scraping para pegar músicas, textos ou imagens sem pedir autorização — o que gera debates sobre direitos autorais.

Modelo de IA (ou modelo base)
A “máquina” que aprende com os dados. Depois de treinado, é o modelo que cria músicas, textos, imagens ou sons a partir de comandos.

Rastreabilidade
Capacidade de identificar quais obras foram usadas no treinamento e quais influenciaram cada resultado gerado pela IA.

Royalties
Pagamentos feitos aos artistas ou detentores de direitos quando suas obras são usadas ou contribuem para uma nova criação.

Com informações de Beatoven.ai.

A Redação MVAI reúne jornalistas, pesquisadores e criadores especializados em inteligência artificial, música, cultura digital e inovação. Nossos conteúdos são produzidos com apuração, fontes confiáveis, revisão editorial e atualização constante.

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Suno Studio 2.0 quer deixar de ser “gerador de música” — e disputar o território das DAWs

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SUNO Studio 2

Nova versão acrescenta MIDI, automação, sintetizador, efeitos e um assistente de IA capaz de compreender a sessão musical. Mais do que uma atualização, o lançamento revela a nova ambição da Suno: transformar a inteligência artificial de uma máquina de gerar canções em um ambiente de produção musical.

Há uma diferença enorme entre apertar um botão e gerar uma música e sentar diante de uma sessão, escolher acordes, mudar uma linha de baixo, automatizar um volume, decidir quanto reverb uma voz merece e descobrir que a ponte ainda não funciona.

É justamente nesse espaço — o espaço entre gerar e produzir — que a Suno decidiu concentrar sua nova ofensiva.

Apresentado em 13 de agosto de 2026, o Suno Studio 2.0 é a tentativa mais clara da companhia de atravessar a fronteira que separa os populares geradores de música por inteligência artificial das tradicionais Digital Audio Workstations, as DAWs que há décadas formam o centro nervoso da produção musical.

O movimento é importante porque muda a pergunta.

Até recentemente, a discussão ao redor da Suno era: “uma inteligência artificial consegue criar uma música inteira?”

Com o Studio 2.0, a empresa parece querer que a pergunta seja outra:

“E se a inteligência artificial estiver dentro do estúdio, trabalhando ao lado do produtor durante todo o processo?”

Essa mudança de posição pode ser muito mais relevante para o futuro da música do que simplesmente lançar um modelo capaz de produzir uma canção mais realista.

De gerador de músicas a estação de trabalho

Quando o primeiro Suno Studio foi apresentado, em setembro de 2025, a empresa já tentava fugir da imagem de uma simples caixa de prompts.

A Suno passou a defini-lo como uma “Generative Audio Workstation”, uma estação de trabalho na qual geração e edição de áudio acontecem no mesmo ambiente. A primeira versão permitia trabalhar em uma timeline multipista, importar áudio, separar elementos, gerar variações de stems e exportar material em áudio ou MIDI.

Em fevereiro de 2026, a versão 1.2 aprofundou essa direção.

Chegaram ferramentas como Warp Markers, quantização, suporte a diferentes fórmulas de compasso, sistema de takes alternativos e Remove FX, recurso destinado a reduzir efeitos previamente incorporados ao áudio gerado.

Era evidente que alguma coisa estava acontecendo.

A Suno estava lentamente acrescentando ao seu universo conceitos conhecidos por qualquer produtor que utilize Logic, Ableton Live, FL Studio, Cubase, Pro Tools ou Reaper.

O Studio 2.0 praticamente abandona qualquer timidez nessa estratégia.

Segundo o The Verge, a nova versão acrescenta justamente algumas das ferramentas que faltavam para o Studio começar a se parecer menos com um editor de resultados gerados pela IA e mais com uma estação de produção musical propriamente dita.

MIDI muda completamente a conversa

A principal novidade é também uma das tecnologias mais antigas da produção digital: MIDI.

Parece paradoxal.

Em pleno 2026, uma das companhias mais avançadas da geração musical está comemorando a chegada de uma tecnologia criada nos anos 1980.

Mas faz todo sentido.

MIDI continua sendo uma espécie de linguagem universal da música eletrônica. Ele permite registrar notas, acordes, duração, dinâmica e performance sem amarrar essas informações a um determinado som.

E é exatamente aí que a Suno acrescenta sua camada generativa.

No Studio 2.0, o músico poderá tocar ou inserir acordes e melodias e utilizar esse material como informação para a inteligência artificial.

Isso permite imaginar um workflow muito diferente de:

“Faça uma música indie triste sobre o fim de um relacionamento.”

Agora o ponto de partida pode ser uma progressão harmônica tocada pelo próprio usuário.

A IA pode receber essa ideia, convertê-la em áudio, desenvolver uma melodia, criar uma segunda seção ou elaborar instrumentações ao redor daquele material. O MIDI deixa de ser apenas informação para disparar instrumentos virtuais e passa a funcionar também como prompt musical.

Essa talvez seja a verdadeira mudança conceitual do Studio 2.0.

O prompt deixa de precisar ser apenas texto.

O músico pode fazer o prompt com música.

Para quem acompanha a discussão sobre autoria na inteligência artificial, essa diferença não é pequena.

Quanto mais o sistema permite introduzir decisões musicais específicas — melodias, ritmos, progressões, arranjos e performances — menos a experiência precisa depender exclusivamente do mecanismo quase lotérico de escrever uma descrição e aguardar o que a máquina vai entregar.

Finalmente, automação

Outra novidade parece trivial para quem trabalha com uma DAW tradicional, mas representa uma mudança importante dentro do ecossistema Suno: automação.

O Studio 2.0 permite programar mudanças de parâmetros ao longo da música.

Volume e panorama podem variar durante o arranjo, por exemplo.

É o tipo de recurso aparentemente pequeno que separa uma ferramenta de montagem de áudio de uma ferramenta de produção.

Uma guitarra pode aparecer gradualmente.

Um sintetizador pode migrar de um lado para outro do estéreo.

Um instrumento pode recuar quando a voz entra.

Uma seção inteira pode crescer dinamicamente antes do refrão.

São decisões de produção.

E são justamente essas decisões que, historicamente, constituem parte importante da assinatura de um produtor musical.

O primeiro sintetizador da Suno

O Studio 2.0 também ganha um sintetizador próprio.

Segundo a análise inicial do The Verge, trata-se de um instrumento relativamente simples, baseado em duas wavetable oscillators, três envelopes e quatro LFOs.

Por enquanto, há uma limitação importante: o Studio aparentemente ainda não oferece suporte completo ao universo tradicional de plugins VST de terceiros.

Isso significa que um produtor acostumado a abrir instrumentos e efeitos de empresas como Arturia, Native Instruments, FabFilter, Waves ou Soundtoys ainda não encontra no Studio a mesma liberdade existente nas grandes DAWs.

É um detalhe técnico que ajuda a colocar o lançamento em perspectiva.

O Suno Studio 2.0 está se aproximando de uma DAW.

Ainda não significa que tenha substituído uma.

Efeitos entram definitivamente na plataforma

Outra peça importante são os efeitos internos.

O Studio 2.0 incorpora ferramentas como EQ, compressão, reverb, delay e distorção, permitindo que parte significativa do tratamento sonoro seja realizada diretamente dentro da plataforma.

Mais interessante, entretanto, é a maneira como esses efeitos podem ser utilizados.

Porque o produtor pode manipulá-los.

Mas a IA também pode.

E é aqui que o Suno Studio começa a revelar uma proposta diferente da lógica tradicional das DAWs.

Um produtor assistente dentro da sessão

O Studio 2.0 adiciona um chatbot contextual conectado ao projeto.

Não se trata simplesmente de abrir uma janela e perguntar coisas a uma inteligência artificial genérica.

O assistente conhece a sessão.

Ele consegue interpretar elementos do projeto e receber instruções relacionadas à música que está sendo produzida.

Pode ajudar a escrever letras, sugerir ou produzir uma nova linha de guitarra, corrigir MIDI e atuar sobre determinados elementos da mixagem.

Em vez de abrir um compressor e decidir ataque, release, threshold e ratio, o usuário pode, em determinados casos, simplesmente indicar o resultado que deseja.

Algo próximo de:

“Faça essa voz soar melhor.”

A IA pode então aplicar uma cadeia envolvendo equalização, compressão e reverb.

É uma inversão enorme na interface tradicional da produção musical.

Durante décadas, softwares musicais reproduziram digitalmente a lógica dos estúdios físicos.

Knobs.

Faders.

Cabos.

Racks.

Mesas.

Compressores.

Equalizadores.

A inteligência artificial introduz outra interface:

intenção.

O usuário descreve o que deseja ouvir, e o sistema tenta traduzir aquela intenção em operações técnicas.

Plugins criados por conversa

Talvez a função mais futurista do Studio 2.0 esteja justamente aqui.

O chatbot pode criar efeitos personalizados.

Segundo o The Verge, o sistema consegue produzir, a partir de instruções, variações próprias de reverbs, chorus, compressores e outros processamentos, que depois podem ser salvos na conta do usuário e reutilizados.

A ideia é potencialmente explosiva.

No modelo tradicional, um músico escolhe entre plugins previamente desenvolvidos.

Nesse novo paradigma, ele poderá descrever o processamento que deseja e pedir ao sistema para construir uma ferramenta específica para aquela necessidade.

Em outras palavras:

o efeito deixa de ser necessariamente um produto e pode virar uma geração.

É difícil exagerar o quanto essa ideia pode alterar futuramente o mercado de software musical.

O que a imprensa já vinha dizendo sobre o Suno Studio

Como o Studio 2.0 foi apresentado em 13 de agosto, a cobertura especificamente dedicada à nova versão ainda é inicial.

O primeiro movimento relevante da mídia especializada em tecnologia veio do The Verge, que interpretou o lançamento justamente como uma tentativa da Suno de transformar o Studio em uma ferramenta mais próxima de uma verdadeira DAW.

Mas as análises das versões anteriores ajudam a entender o tamanho do desafio.

Em janeiro, a MusicTech concedeu nota 6/10 ao Suno Studio.

A revista reconheceu como qualidades a facilidade de acesso pelo navegador, a musicalidade dos resultados, o controle mais granular em comparação com o gerador tradicional e principalmente a possibilidade de exportar stems e MIDI.

Ao mesmo tempo, apontou resultados inconsistentes, artefatos de áudio, dificuldade de domínio e questões éticas relacionadas aos modelos de inteligência artificial.

A avaliação era reveladora.

O Studio parecia interessante justamente porque devolvia ao produtor parte do controle que havia sido perdido na lógica do prompt.

Mas ainda estava longe de oferecer a previsibilidade das ferramentas profissionais.

O TechRadar, ao experimentar a primeira geração do Studio, chegou a uma conclusão semelhante: havia uma combinação promissora entre geração por IA e edição próxima da lógica do GarageBand, embora os melhores resultados continuassem dependendo de intervenção e refinamento humanos.

O Studio 2.0 parece responder diretamente a muitas dessas críticas.

MIDI, automação, efeitos e ferramentas contextuais oferecem justamente mais pontos de intervenção.

Quanto mais controle, menos “caça-níquel”?

Existe uma crítica recorrente aos geradores musicais: a sensação de estar diante de uma máquina caça-níquel criativa.

Você escreve um prompt.

Gera.

Não gostou.

Gera novamente.

Não gostou.

Troca duas palavras.

Gera outra vez.

Em algum momento, aparece algo interessante.

A própria crítica da MusicTech à imprevisibilidade da geração aponta para esse problema.

O modelo das chamadas AI DAWs tenta resolver justamente isso.

Em vez de substituir uma música inteira porque o baixo ficou ruim, substitui-se o baixo.

Em vez de gerar novamente uma faixa porque o refrão não funcionou, trabalha-se apenas naquele trecho.

Em vez de aceitar a harmonia proposta pela máquina, o músico escreve a sua.

É uma mudança aparentemente técnica que possui uma consequência cultural:

a unidade básica da inteligência artificial musical deixa de ser “a música pronta” e passa a ser “a decisão musical”.

Isso aproxima a IA da lógica de uma ferramenta.

Mas existe um paradoxo

Quanto mais o Studio ganha ferramentas profissionais, mais surge outra questão.

Quem está tomando as decisões?

O próprio The Verge chama atenção para isso ao observar que o chatbot pode assumir tarefas que poderiam ser feitas manualmente pelo músico, como corrigir MIDI ou decidir uma cadeia de efeitos.

A mesma tecnologia que oferece mais controle pode oferecer também mais automação.

Esse será provavelmente um dos grandes debates dessa nova geração de softwares.

Uma inteligência artificial dentro da DAW pode ampliar a capacidade do músico.

Mas também pode transformar algumas escolhas antes conscientes em operações invisíveis.

A tecnologia democratiza processos técnicos?

Sim.

Mas democratizar produção não precisa significar eliminar decisão artística.

O desafio será construir ferramentas em que a máquina amplie possibilidades sem transformar criação em mera aprovação de sugestões.

O lançamento acontece no momento mais delicado — e poderoso — da Suno

O Studio 2.0 também não surge num vácuo.

A Suno tornou-se uma das empresas mais relevantes e controversas da nova indústria de música generativa.

Em fevereiro de 2026, a companhia já contabilizava 2 milhões de assinantes pagos e US$ 300 milhões de receita recorrente anual, segundo números divulgados por seu CEO e repercutidos pelo TechCrunch.

Em junho, captou outros US$ 400 milhões, numa rodada que avaliou a companhia em US$ 5,4 bilhões.

Ao mesmo tempo, continua envolvida em disputas de direitos autorais.

Universal Music Group e Sony mantêm ações contra a companhia, enquanto a relação com parte da indústria fonográfica começa a mudar da guerra judicial para o licenciamento.

A Warner Music Group chegou anteriormente a um acordo com a Suno e, nesta semana, a BMG anunciou uma aliança global que prevê participação voluntária de artistas e compositores e remuneração pelo uso de repertório em modelos licenciados.

Isso coloca o Studio 2.0 no meio de uma transformação muito maior.

A Suno não quer mais ocupar somente o território experimental da inteligência artificial.

Ela está tentando entrar no sistema operacional da música.

Uma coincidência simbólica: D’Addario e o problema da transparência

Há ainda uma ironia impossível de ignorar.

Na mesma semana do lançamento do Studio 2.0, a tradicional fabricante de cordas D’Addario admitiu que Suno Studio havia sido utilizado para regenerar material musical de um vídeo promocional depois de inicialmente negar o uso de IA generativa.

O episódio provocou críticas justamente porque envolve transparência.

É uma espécie de retrato involuntário do momento atual.

A tecnologia já está chegando aos fluxos de produção.

A questão não é mais apenas se músicos, produtores e empresas utilizarão inteligência artificial.

A questão passa a ser:

como ela será utilizada, quem tomou as decisões criativas e quando seu uso precisa ser informado?

IA musical entra na fase do instrumento

Durante sua primeira fase, a geração musical por inteligência artificial ficou marcada pelo espetáculo.

“Olhe, escrevi uma frase e surgiu uma música.”

Era impressionante.

Também era limitado.

O Studio 2.0 aponta para uma segunda fase.

Nela, inteligência artificial deixa progressivamente de ser apenas uma máquina que entrega obras prontas e começa a ocupar funções dentro do processo de criação.

Uma melodia pode se tornar prompt.

Um MIDI pode ser desenvolvido.

Um erro pode ser corrigido.

Uma guitarra pode ser imaginada.

Uma cadeia de efeitos pode ser construída.

Um plugin pode nascer de uma conversa.

O músico não precisa necessariamente entregar a obra inteira ao algoritmo.

Pode entregar problemas.

E pedir soluções.

É nesse ponto que ferramentas como o Suno Studio 2.0 podem provocar uma transformação muito mais profunda do que os primeiros geradores de músicas.

Porque não estamos mais falando apenas de computadores capazes de fazer músicas.

Estamos falando de computadores começando a participar do ato de produzir música.

E essa diferença provavelmente definirá a próxima batalha da indústria.

A disputa não será simplesmente entre música humana e música artificial.

Será entre diferentes formas de organizar a relação entre músico, instrumento e inteligência artificial.

O Suno Studio 2.0 é, até aqui, uma das demonstrações mais ambiciosas dessa mudança.

Ele ainda não parece pronto para aposentar Ableton, Logic, Cubase ou Pro Tools.

Talvez nem precise.

A questão mais interessante é outra.

Se as DAWs tradicionais também incorporarem agentes generativos — e se plataformas como Suno continuarem incorporando ferramentas tradicionais de produção — esses dois mundos inevitavelmente começarão a convergir.

E nesse momento talvez a expressão “música feita com IA” comece a perder parte do significado.

Assim como ninguém hoje descreve uma faixa como “música feita com computador” apenas porque ela passou pelo Pro Tools.

A verdadeira revolução do Studio 2.0, portanto, talvez não esteja em conseguir fazer a máquina compor mais.

Pode estar justamente no contrário:

fazer a inteligência artificial finalmente aprender a ocupar o lugar de uma ferramenta dentro do estúdio — enquanto o músico decide o que fazer com ela.

Redação assistida por IA. Prompt, curadoria e edição: Silnei L. Andrade.

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Depois da Warner, Suno fecha acordo de licenciamento com a BMG

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Suno BMG

A relação entre inteligência artificial e indústria musical acaba de ganhar mais um capítulo importante. A Suno fechou um acordo global de licenciamento com a BMG, ampliando a integração entre plataformas de música generativa e grandes detentores de direitos autorais.

Pelo acordo, músicas dos catálogos de gravações e publishing da BMG poderão ser utilizadas no desenvolvimento de modelos da Suno. A participação será voluntária: artistas e compositores poderão decidir se querem fazer parte do programa e, segundo as empresas, serão remunerados pelo uso de suas obras — inclusive por determinados usos anteriores.

É uma mudança importante de cenário.

Em 2024, Suno e outras empresas de IA musical estavam no centro de uma ofensiva judicial das grandes gravadoras, acusadas de utilizar gravações protegidas para treinamento de seus modelos sem autorização. A disputa não desapareceu: Universal e Sony continuam em litígio com a Suno, e entidades de gestão de direitos na Europa também pressionam por modelos de licenciamento e remuneração.

Mas parte da indústria já escolheu outro caminho.

Em novembro de 2025, a Warner Music Group chegou a um acordo com a Suno, permitindo o desenvolvimento de novos modelos utilizando música licenciada e prevendo experiências com artistas que decidam participar. A própria Suno afirmou que pretende desenvolver modelos treinados com conteúdo autorizado e criar novas formas de interação entre músicos e público.

Agora a BMG amplia esse movimento.

O ponto mais relevante talvez não seja a tecnologia, mas a transformação do debate. A questão começa a deixar de ser simplesmente “podemos usar IA para fazer música?” para se tornar “quem autoriza, quem recebe e quem controla esse uso?”

Esse é justamente o território em que a indústria musical deverá disputar os próximos anos.

A GEMA, que representa mais de 100 mil compositores, letristas e editoras na Alemanha, já desenvolve modelos de licenciamento para treinamento de sistemas de IA e defende que inovação tecnológica e remuneração dos criadores podem coexistir. Ao mesmo tempo, mantém disputas judiciais buscando estabelecer juridicamente essa obrigação.

Para artistas, produtores e criadores independentes, o avanço desses acordos sinaliza que a música generativa dificilmente será um fenômeno paralelo à indústria tradicional.

Ela está começando a fazer parte dela.

E a próxima grande disputa talvez não seja sobre a existência da inteligência artificial na música, mas sobre quem terá poder para definir suas regras — e quem ficará com o valor criado por ela.

Fontes: MusicRadar, Suno, Financial Times, GEMA e The Verge.

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Suno vai marcar músicas feitas por IA para combater spam e fraude no streaming

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Suno

Empresa prepara marca d’água, impressão digital de áudio e novas restrições de download para facilitar a identificação de músicas produzidas em sua plataforma.

A Suno anunciou novas medidas para tornar músicas geradas por inteligência artificial mais fáceis de identificar e dificultar o uso de sua plataforma para produção em massa, spam e fraude no streaming. Entre as mudanças estão tecnologias de marca d’água digital e fingerprinting de áudio, além de uma nova política para downloads.

Segundo Mikey Shulman, CEO e cofundador da Suno, as novas marcas deverão sobreviver a tentativas de manipulação do arquivo sem alterar perceptivelmente a experiência de audição. A ideia é permitir que distribuidores e plataformas reconheçam conteúdo produzido com a ferramenta e tenham mais recursos para combater usos fraudulentos.

A Suno também prepara restrições para a exportação em massa de músicas. O plano, anunciado inicialmente após o acordo que encerrou o processo da Warner Music Group contra a empresa, prevê impedir downloads no plano gratuito e estabelecer limites mensais para assinantes pagos.

IA não é sinônimo de spam

A diferença é importante. A própria Suno afirma que não pretende decidir se uma música é boa, ruim ou “humana o suficiente”. O foco declarado é combater fraude, falsificação, spam, engajamento artificial e uso não autorizado de vozes e obras.

O problema ganhou escala. Em junho de 2026, músicas totalmente geradas por IA chegaram a representar mais de 50% dos novos uploads diários na Deezer em dias de pico, cerca de 90 mil faixas por dia. Apesar do volume, elas responderam por apenas 1% a 3% das reproduções. A Deezer afirma ainda que até 85% dos streams desse material identificados em 2025 estavam associados a fraude.

O Spotify segue caminho semelhante: a plataforma criou filtros contra spam e mecanismos para informar como a IA participou de uma gravação, tentando diferenciar uso criativo da tecnologia de manipulação, clonagem não autorizada e fazendas de conteúdo.

Essa distinção começa a virar padrão na indústria. Em julho, entidades como IFPI, RIAA, A2IM, IMPALA e SAG-AFTRA apresentaram um sistema voluntário que separa músicas “AI-Generated”, produzidas majoritariamente por IA, de obras “AI-Assisted”, essencialmente humanas que utilizaram IA em partes do processo.

A discussão, portanto, começa a mudar. Em vez de simplesmente perguntar se uma música foi feita com inteligência artificial, plataformas, artistas e empresas precisarão responder outra questão: quem criou, como a IA foi usada e quem está tentando transformar automação em fraude?

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