- OpenAI desarrolla una herramienta de música generativa que compone a partir de texto y audio.
- El proyecto contaría con anotaciones de estudiantes de Juilliard para elevar la calidad del entrenamiento.
- Podría integrarse con ChatGPT o Sora, o lanzarse como producto independiente.
- Aplicaciones claras en vídeo, publicidad y contenidos en Europa, con atención a derechos de autor.
La inteligencia artificial apunta ahora al terreno del sonido y la composición musical. Según ha trascendido en medios especializados, OpenAI trabaja en una herramienta capaz de generar acompañamientos, melodías y arreglos completos a partir de indicaciones escritas o de muestras de voz.
Este proyecto pondría el foco en una creación musical más accesible, permitiendo componer desde texto o audio de referencia, además de añadir música a vídeos o completar pistas vocales con instrumentos virtuales.
De los modelos de voz a la composición musical
En los últimos años, OpenAI ha avanzado con firmeza en síntesis y reconocimiento de voz, optimizando sistemas de text-to-speech y speech-to-text. El siguiente paso lógico, según las fuentes consultadas, es trasladar ese progreso a la generación musical.
El nuevo modelo aceptaría peticiones como “una pieza íntima de piano con atmósfera cinematográfica” o tomaría un tarareo como guía para que la IA desarrolle armonía, ritmo y estructura con coherencia estilística.
Qué promete esta herramienta
Más allá de crear canciones desde cero, la propuesta contempla sumar guitarras, bajos o bases rítmicas a grabaciones vocales y crear música que se adapte a escenas de vídeo ya existentes.
La orientación sería claramente multimodal, de forma similar a otros proyectos de la casa, con la idea de que la IA entienda texto y audio como fuentes complementarias para construir resultados más naturales y experiencias artísticas inmersivas.
Colaboración con Juilliard y datos de entrenamiento
Uno de los aspectos diferenciales es la colaboración con estudiantes de la Juilliard School, que estarían anotando partituras para nutrir un conjunto de datos curado y detallado.
Ese material serviría para enseñar a la IA no solo la estructura formal, sino matices de interpretación como dinámica, intención y progresión armónica, claves para que el resultado suene menos mecánico.
Opciones de lanzamiento e integración
No hay fecha de despliegue confirmada, ni está claro si llegará como producto independiente o integrado en plataformas existentes. Tanto la incorporación en ChatGPT como la conexión con Sora se barajan como vías plausibles.
Una integración con Sora podría permitir que la música se adapte en tiempo real a las escenas generadas por IA, mientras que hacerlo en ChatGPT abriría el acceso a un público mucho más amplio.
Usos previstos y escenarios en España y Europa
El potencial para agencias, productoras y estudios en España es evidente: creación ágil de bandas sonoras, jingles y piezas personalizadas para publicidad, redes sociales o cine independiente.
En Europa, el despliegue deberá convivir con marcos como el AI Act y las normativas de derechos de autor, lo que sitúa en primer plano cuestiones de licencias, trazabilidad y permisos de uso de datos y salidas.
Competidores y contexto del sector
El movimiento de OpenAI llega en plena efervescencia de la música generativa, con startups como Suno marcando el ritmo en consumo y prototipado rápido.
También Google avanza con Lyria, su modelo musical disponible a través de Google Cloud, lo que configura un panorama competitivo en el que la calidad, las herramientas de control creativo y la claridad legal serán determinantes.
Antecedentes en OpenAI: MuseNet y Jukebox
OpenAI ya exploró este campo con MuseNet, capaz de imitar estilos y estructuras, y con Jukebox, orientado a voces sintéticas y canciones completas.
Aquellas experiencias sientan la base de un proyecto más ambicioso, ahora con datos curados y un enfoque multimodal y orientado a producción, que busca resultados más musicales y versátiles.
Qué falta por conocer
Quedan preguntas clave: el modelo de licencias para usos comerciales, las herramientas de edición fina para controlar arreglos o instrumentación, y el precio de acceso para profesionales y creadores independientes.
Tampoco se han detallado las políticas de contenido, la protección frente a imitaciones no autorizadas de voces o estilos y el alcance real de los datos empleados en el entrenamiento.
La expectativa es alta, pero lo prudente es esperar a pruebas públicas y ejemplos auditables para medir su calidad, control creativo y cumplimiento normativo en entornos reales de trabajo.
