Hace un par de décadas una de las formas más sencillas de descubrir música era al escuchar radio, compartiendo un disco entre tus amigos o yendo directamente a conciertos en espacios donde se presentaban músicos emergentes. Pero, con la economía del streaming muchos artistas lo que hacen es publicar sus canciones en redes sociales y en apps como Spotify, Apple Music o YouTube.
Sin embargo, esta tarea plantea un reto mayúsculo pues es muy difícil ser escuchado.
A inicios de 2026, las plataformas de streaming alojaban alrededor de 253 millones de canciones, pero casi el 88% de los tracks recibe menos de 1,000 reproducciones al año, y casi la mitad no alcanza ni 10 escuchas.
En ese contexto de saturación y dependencia algorítmica, empiezan a surgir alternativas que no buscan competir con las plataformas de streaming, sino reconfigurar la forma en que se navega.
Un ejemplo es Parachord, una aplicación desarrollada por un solo programador en cuestión de semanas mediante herramientas de IA, bajo la lógica del llamado vibe coding. En lugar de alojar música propia, la app se conecta a servicios como Spotify o Apple Music y se enfoca en que los usuarios descubran música.
La plataforma permite generar recorridos musicales personalizados, conectar canciones a partir de relaciones menos evidentes y construir experiencias de escucha más contextuales, separando la curaduría del catálogo. Algunas apps, como Deezer, también buscan que esta interacción con la música sea más orgánica con ciertas funciones.
"Flow Tuner se basa en una idea simple, las recomendaciones no deben ser una caja negra", afirmó el jefe de producto de Deezer, Marin Lorant, en un comunicado de prensa.
Aunque en teoría, el streaming eliminó a los intermediarios tradicionales en esta industria, como disqueras, radio, retail, en la práctica, los sustituyó por el algoritmo.
Hoy, gran parte del consumo musical ocurre a través de recomendaciones automatizadas que van desde playlists personalizadas, listas editoriales o mixes generados por machine learning. Spotify, por ejemplo, basa su sistema en modelos que combinan filtrado colaborativo, análisis del audio y procesamiento de lenguaje natural para anticipar qué canción mantendrá al usuario escuchando.
Pero, para los artistas esto implica que el acceso a la audiencia depende de variables que no controlan ni comprenden del todo.
El modelo dominante de streaming paga a los artistas una fracción de centavo por reproducción. En Spotify, el rango promedio se sitúa entre 0.003 y 0.005 dólares por stream. Esto significa que una canción con 100,000 reproducciones puede generar apenas entre 300 y 500 dólares antes de deducciones.
Además, plataformas como Deezer estiman que entre 18% y 34% de las canciones que reciben diariamente son generadas por IA, lo que equivale a decenas de miles de nuevos tracks cada día lo que genera un ‘spam musical’.
Spotify, por ejemplo, eliminó decenas de millones de canciones generadas por IA consideradas fraudulentas y ha implementado filtros para evitar que este contenido domine las recomendaciones.
Para los artistas humanos, esto implica competir no solo con otros músicos, sino con sistemas capaces de producir música de forma ilimitada.
