La IA en la producción musical: cómo la inteligencia artificial revoluciona tu sonido

Lo que antes parecía ciencia ficción hace tiempo que se ha convertido en realidad: la inteligencia artificial ya se ha establecido en el proceso de la producción musical. Ya sea para mezclar, masterizar o incluso componer, las herramientas de IA son ahora un estándar para muchos artistas y productores. Pero, ¿hasta qué punto está avanzada la tecnología? ¿Y cuáles son sus oportunidades y límites? Pues vamos a verlo. Quizá sea justo el tema que te interesa ahora mismo.

Del autotune al algoritmo, la IA ya lleva tiempo ahí instalada

Muchas herramientas que utilizamos casi inconscientemente hoy en día se basan en IA o en el aprendizaje automático. Como el asistente de masterización Ozone de iZotope, que analiza las mezclas en segundos y te sugiere cadenas de masterización adecuadas. En recordJet, por ejemplo, también te ofrecemos una masterización con IA y una masterización con IA y Masterchannel.

También están los aisladores o stem splitters, como LALAL.AI o Spleeter, que te permiten dividir canciones en pistas individuales para remezclas, ediciones o versiones de karaoke. Todo esto se basa en redes neuronales, entrenadas con millones de puntos de datos.

¿Cómo funciona, técnicamente hablando?

Un stem splitter es una herramienta que divide una canción terminada (como un archivo MP3 o WAV) en sus componentes individuales, los llamados “stems”. Estos pueden ser, por ejemplo:

Voz (coros)

Batería

Bajo

Armonía o instrumentos (guitarra, piano, violín, etc.)

Esto te permite extraer distintas pistas de una misma canción en estéreo, casi como si tuvieras las multipistas originales del estudio.

Para ello necesitas la inteligencia artificial, o las redes neuronales para ser más precisos:

• Estas herramientas (como LALAL.AI o Spleeter) se entrenaron con millones de ejemplos de canciones.
• Al hacerlo, “aprendieron” cómo suenan los componentes típicos de una canción y a distinguir, por ejemplo, una voz de una batería.
• Cuando subes una nueva canción, la herramienta utiliza este entrenamiento para reconocer qué sonido pertenece a cada lugar y lo separa correspondientemente.

No se trata de una simple técnica de filtrado, sino de un algoritmo inteligente que entiende auditivamente qué es una voz, una batería, un bajo, etc., incluso aunque se solapen.

La IA como compañera de entrenamiento creativo

Las herramientas de IA también son cada vez más populares en el campo creativo, porque permiten que los/las artistas puedan generar melodías, armonías o arreglos completos con plugins como Orb Composer, AIVA o Amper Music con solo pulsar un botón. Aquí hay algo que resulta especialmente interesante, y es que las herramientas aprenden, se adaptan al estilo y a las entradas, por lo que pueden ser una auténtica fuente de ideas cuando te falte inspiración.

La IA no sustituye (todavía) a los/las artistas, sino que más bien puede considerarse una compañera de entrenamiento creativo porque impulsa, ofrece alternativas o acelera procesos.

Mezclar y masterizar con inteligencia artificial

Ya hay herramientas de mezcla, como Neutron de iZotope o Gullfoss von Soundtheory, que utilizan la IA para analizar ecualizadores y dinámicas y hacer sugerencias automáticas, lo que puede suponer un verdadero cambio de paradigma, especialmente para los recién llegados, ya que en lugar de tener que abrirse camino a través de una jungla de frecuencias, obtienen inmediatamente una base sólida sobre la que trabajar.

Pero la “mezcla de IA” nunca está terminada. Necesita ajustes humanos, y eso es bueno. Porque el sonido es cuestión de gustos, y el gusto sigue siendo (de momento) humano.

¿Entidad de control en lugar de motor creativo?

La gran pregunta es adónde nos llevará todo esto. ¿Hará que los/las artistas solo seleccionen lo que les sugiera la máquina? ¿Se convertirá el estudio en una interfaz de inteligencia artificial? La respuesta es: tal vez. Aunque también es igual de probable que se desarrolle una nueva interpretación de los roles, de manera que no sustituirá a los/las artistas, sino que se les dotará de nuevas herramientas. Sin embargo, esto requiere experiencia en medios de comunicación y un sentido de cuándo y cómo utilizar la IA con sensatez.

Perspectivas: ¿qué está por venir?

Actualmente estamos trabajando en herramientas aún más complejas que crean canciones enteras, incluyendo letras, voces y estilos. Hay ejemplos muy serios como Suno o Udio que muestran hacia dónde va la tendencia. La clonación de voces con IA (para duetos virtuales o transformar una voz en otra, voice morphing, por ejemplo) es otro campo que se seguirá explotando.

No obstante, la cuestión definitiva sigue siendo cómo puede conservar el/la artista el control creativo y cómo proteger la originalidad en un mundo en el que todo parece reproducible.

Conclusión:

El uso de la IA en el estudio ya no es un objeto extraño, sino parte del flujo de trabajo. Quienes reconozcan sus posibilidades y las utilicen sabiamente podrán producir de forma más eficiente, creativa e independiente. El futuro no está en la máquina, sino en la conexión entre los seres humanos y la máquina.