Estudo da University of Chicago aponta que músicas de IA já passam de 40% dos lançamentos semanais 

As músicas de IA já ocupam uma fatia considerável do volume de lançamentos no streaming, mas ainda encontram pouca escuta real. Um estudo da University of Chicago analisou o avanço das faixas geradas por inteligência artificial no Spotify e mostrou um contraste importante para a indústria: o catálogo cresce rápido, mas a maior parte das músicas fica praticamente fora do radar do público.

O levantamento aparece no paper “An Empirical Analysis of AI Slop in Music Streaming”, assinado por Stanley Wu, Josephine Passananti, Viresh Mittal, Wenxin Ding, Haitao Zheng e Ben Y. Zhao, todos vinculados à University of Chicago. A pesquisa analisou bases de metadados do Spotify, cruzou informações com rótulos de IA da Deezer e ainda testou, na prática, como faixas geradas por inteligência artificial passam por distribuidoras independentes até chegar às plataformas.

Segundo o estudo, as faixas geradas por IA representavam menos de 1% dos lançamentos semanais analisados em janeiro de 2024. Em 3 de novembro de 2025, último período semanal completo do recorte, esse índice já passava de 40%. Naquela semana, os pesquisadores identificaram 202.046 músicas de IA lançadas, contra 238.646 músicas humanas, além de 60.022 faixas que não puderam ser classificadas.

Volume não é o mesmo que demanda

O dado ajuda a separar duas discussões que muitas vezes aparecem misturadas. De um lado, há a capacidade técnica de criar e publicar músicas em grande quantidade. De outro, existe a resposta do público, que depende de descoberta, repertório, identidade artística, contexto e repetição de escuta. O estudo mostra que a primeira parte está avançando bem mais rápido do que a segunda.

Para chegar a esse retrato, os pesquisadores trabalharam com uma base de metadados de 256 milhões de faixas, que afirma cobrir 99% do catálogo do Spotify até julho de 2025, além de uma rede de recomendações com 33 milhões de músicas e 3,5 bilhões de conexões. Como o Spotify não informa publicamente quais faixas são geradas por IA, a equipe cruzou os dados com rótulos da Deezer, que identifica músicas de IA em sua própria plataforma.

Esse método tem limitações, como os próprios autores reconhecem. Ainda assim, o tamanho da base dá força ao diagnóstico: a produção por IA está crescendo em velocidade alta, mas aparece muito menos dentro do ambiente de recomendação. No recorte de recomendações analisado, as músicas de IA representavam apenas 1,2% das faixas. Ou seja, elas entram no catálogo, mas não necessariamente entram no caminho de descoberta do ouvinte.

O estudo também mostra que, quando uma música humana alcança um hit, as faixas seguintes do mesmo artista tendem a se beneficiar mais. Entre músicos humanos, o número mediano de plays por dia das faixas lançadas depois do primeiro grande sucesso cresce 16 vezes. Entre músicas de IA, o salto é de 5 vezes. Isso sugere uma relação mais fraca entre o público e os perfis que lançam músicas geradas por IA.

O problema do “slop” no streaming

O paper usa o termo “AI slop” para tratar de conteúdos gerados em massa, com baixo esforço e baixa qualidade média, publicados na esperança de que alguma faixa consiga tração. Não se trata de dizer que toda música feita com inteligência artificial é ruim. O ponto é outro: quando o custo de produção cai quase a zero, surge um incentivo para lançar muitas faixas sem o mesmo filtro artístico ou comercial de uma produção tradicional.

Os pesquisadores encontraram sinais desse comportamento. Desde 2024, músicos de IA lançaram, em média, 27 faixas geradas por inteligência artificial, o dobro da média de artistas humanos ativos no mesmo período, que foi de 13 faixas. Quando o ritmo é normalizado por mês, artistas humanos lançam, em média, uma faixa, enquanto músicos de IA chegam a cinco.

O intervalo entre lançamentos também muda. Entre músicos humanos, o espaço médio entre faixas é superior a 50 dias. Entre músicos de IA, cai para 16 dias. Em um caso extremo, o estudo encontrou um perfil com mais de 60 mil faixas de IA publicadas.

Para diferenciar usos mais pontuais de IA de comportamentos massivos, os autores classificaram como produtores de “slop” os perfis que lançam mais de 30 faixas por mês. Esse grupo representava apenas 2,7% dos artistas de IA, mas passou a responder por uma parte muito grande do volume de músicas geradas por inteligência artificial. A partir de outubro de 2025, segundo o estudo, o “slop” se tornou a maior parte das músicas de IA analisadas.

Distribuição ainda tem brechas

Outro ponto forte do estudo está no caminho que a música percorre até chegar ao streaming. Os pesquisadores criaram faixas de IA e tentaram distribuí-las por 11 distribuidoras independentes, entre elas CD Baby, TuneCore, DistroKid, Ditto, Amuse, Landr e UnitedMasters. No total, foram 88 músicas enviadas.

O resultado mostra como a triagem ainda é irregular. Das 88 faixas, 73 foram aprovadas. Mais do que isso: quatro das cinco distribuidoras que diziam não distribuir músicas de IA aprovaram todas as faixas enviadas pelos pesquisadores. Em alguns casos, as músicas chegaram a plataformas como Spotify, Apple Music, Deezer, Amazon Music, YouTube Music e Tidal sem serem identificadas como conteúdo de IA.

Esse ponto desloca a discussão do medo abstrato da tecnologia para uma questão operacional do mercado. Se as plataformas dependem das distribuidoras para saber o que é IA, e se as distribuidoras ainda não conseguem aplicar suas próprias políticas de forma consistente, a transparência fica comprometida.

O debate, portanto, não é apenas sobre artistas humanos versus máquinas. É sobre volume, curadoria, remuneração e confiança no catálogo. A música feita por IA já mostrou que consegue entrar no streaming em escala. O que o estudo coloca em discussão é se a indústria está preparada para diferenciar ferramenta criativa, experimento artístico e despejo massivo de faixas feitas para tentar capturar algum pedaço da receita.

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