Tyga ha confirmado finalmente lo que muchos oyentes ya sospechaban: en la creación de $tarface, su proyecto fuertemente inspirado en el synth-pop de los años 80, se utilizó inteligencia artificial, incluyendo herramientas como Suno.
Según el rapero, la IA se empleó como una herramienta de producción para generar elementos como sintetizadores con sonido ochentero e incluso un solo de guitarra. Sin embargo, insiste en que tanto la composición de las letras como todas las voces son completamente suyas.
Hasta aquí, no hay nada especialmente escandaloso. El problema empieza cuando Tyga compara el uso de la inteligencia artificial generativa con la llegada del Auto-Tune.
Y esa comparación no termina de sostenerse.
Auto-Tune modifica una interpretación que ya existe. Tiene que haber una voz, alguien cantando y una ejecución original sobre la que pueda trabajar el software. Puede corregir la afinación o transformar radicalmente el carácter de una voz, pero sigue actuando sobre un material previamente creado e interpretado por una persona.
Una plataforma de música generativa como Suno puede hacer algo fundamentalmente distinto: puede crear material musical que antes no existía. Arreglos, partes instrumentales, melodías, texturas y estructuras pueden generarse a partir de una instrucción.
La diferencia no es únicamente tecnológica. Es creativa.
Si un artista pide a un software que genere un solo de guitarra, no está haciendo lo mismo que procesar o modificar un solo que ya ha sido grabado. En ese momento, parte de la composición y de la ejecución se delega directamente en un sistema generativo.
Eso no significa automáticamente que el resultado carezca de valor. La música popular siempre ha evolucionado junto a la tecnología: samplers, cajas de ritmos, secuenciadores, plugins, corrección de tono y manipulación digital han cambiado profundamente la forma de producir discos. La idea de una música completamente “pura”, ajena a cualquier tecnología, nunca ha sido especialmente realista.
Pero precisamente por eso el debate sobre la IA merece algo más que comparaciones históricas demasiado fáciles.
La inteligencia artificial puede ser una herramienta. La verdadera cuestión es cuánto del proceso creativo estamos entregando a esa herramienta.
Hay una diferencia entre utilizar un sintetizador para diseñar un sonido y pedir a un sistema generativo que cree ese sonido por ti. Hay una diferencia entre programar una caja de ritmos y generar automáticamente una base completa. Y la distinción se vuelve todavía más importante cuando la IA empieza a ocupar espacios tradicionalmente reservados a músicos, arreglistas y productores.
En el caso de $tarface, la cuestión resulta especialmente interesante porque todo el proyecto se construye alrededor de una estética muy reconocible: el sonido del pop electrónico de los años 80.
Para un sistema generativo es relativamente sencillo reproducir los códigos superficiales de una época: sintetizadores brillantes, baterías electrónicas, reverberaciones enormes, guitarras melódicas y atmósferas retrofuturistas.
Comprender qué hacía significativa cultural y artísticamente esa música es otra cosa muy distinta.
Los años 80 no eran un preset. Fueron el resultado de instrumentos, estudios de grabación, productores, limitaciones tecnológicas, músicos y decisiones artísticas que construyeron poco a poco un nuevo lenguaje sonoro.
Cuando una IA puede reproducir inmediatamente esa estética, existe el riesgo de reducir toda una cultura musical a una simple instrucción estilística: haz que suene a los 80.
Y quizá ese sea el aspecto más interesante del caso Tyga.
El verdadero debate no debería limitarse a decidir si utilizar Suno está bien o mal desde un punto de vista moral. La cuestión más importante es hasta qué punto la identidad musical de un proyecto sigue procediendo directamente del artista cuando partes cada vez más relevantes del arreglo pueden generarse automáticamente.
Tyga sostiene que los “artistas de verdad” toman las nuevas tecnologías y las utilizan. Y hay algo de verdad en esa afirmación. La historia de la música está llena de tecnologías que inicialmente fueron rechazadas y que más tarde acabaron completamente normalizadas.
Pero la cuestión importante nunca ha sido simplemente si los artistas utilizan tecnología.
Siempre ha sido qué hacen con ella.
Miles Davis utilizó efectos electrónicos. Kraftwerk abrazó los sintetizadores. Public Enemy llevó el sampling hasta convertirse en un collage sonoro extremo. Daft Punk transformó vocoders y samplers en elementos fundamentales de una identidad musical propia.
Esos artistas no fueron importantes simplemente porque utilizaran nuevas tecnologías. Lo fueron porque desarrollaron nuevos lenguajes artísticos a través de ellas.
La inteligencia artificial tendrá que superar exactamente la misma prueba.
Si se utiliza principalmente para producir de manera rápida música que se parece a algo que ya conocemos, corre el riesgo de convertirse en la máquina de nostalgia más sofisticada jamás creada.
Si, en cambio, los artistas consiguen utilizarla para construir lenguajes musicales que realmente no existían antes, entonces las comparaciones con otras revoluciones tecnológicas de la historia de la música empezarán a tener más sentido.
Por ahora, el caso de Tyga deja algo bastante claro: Suno no es simplemente el nuevo Auto-Tune.
Es potencialmente mucho más disruptivo, porque no se limita a modificar lo que crea un artista. Puede empezar a crear junto a él.
Y precisamente por eso el tema merece una discusión mucho más seria.
