LANDR amplía con IA su detección de fraude y cifra en un 95% la caída de los streams artificiales señalados por Spotify

El volumen de reproducciones artificiales que Spotify señala en la música distribuida por LANDR ha caído un 95% entre el primer trimestre de 2025 y el segundo trimestre de 2026. Así lo sostiene la compañía con sede en Montreal, que este martes 22 de septiembre ha presentado mediante un comunicado la ampliación de su sistema de detección de fraude en streaming, una herramienta que ha desarrollado junto al laboratorio de inteligencia artificial quebequense Mila.

Mila es un instituto de investigación en inteligencia artificial sin ánimo de lucro radicado en Montreal y fundado por Yoshua Bengio, distinguido en 2018 con el premio A.M. Turing por su trabajo en aprendizaje profundo. Los primeros modelos de aprendizaje automático de este proyecto fueron desarrollados y desplegados por Édouard Demotes-Mainard en el marco de la colaboración entre Mila – Quebec AI Institute y LANDR, y desde entonces es el equipo antifraude de la propia compañía el que opera y sigue desarrollando la herramienta, según la empresa. LANDR atribuye ese descenso del 95% al conjunto de iniciativas de prevención puestas en marcha, y no solo al sistema creado con Mila.

“Encontrar fraude a mano a nuestra escala era buscar una aguja en un pajar. La primera generación del modelo convirtió eso en algo que podíamos gestionar de verdad. Desde entonces hemos seguido mejorando el sistema a medida que identificamos nuevos patrones de actividad fraudulenta. Ahora estamos trasladando esas capacidades a fases más tempranas del proceso de distribución, para que nuestro equipo cuente con mejores señales antes de que los lanzamientos sospechosos lleguen a los servicios de streaming.” — Tommy Desilets, director de tecnología de LANDR

Dos modelos y señales detectadas antes de la distribución

El sistema combina dos modelos con enfoques distintos: uno evalúa las cuentas a partir de datos de perfil y de comportamiento, mientras que el otro examina la actividad de escucha en busca de patrones que no encajan con una audiencia real. A partir de ahí, LANDR ha extendido la herramienta para poder identificar antes, ya en el proceso de distribución, otras señales de riesgo.

• Frecuencia de publicación inusualmente elevada
• Catálogos que aparecen de la noche a la mañana
• Grupos de cuentas que comparten dispositivos o datos de cobro
• Metadatos diseñados para suplantar a artistas consolidados

Ninguna actuación se ejecuta de forma automática: la actividad señalada pasa primero por la revisión del equipo antifraude de LANDR, que insiste en que un patrón inusual en los datos no equivale a una prueba de fraude. Cuando el fraude se confirma, la cuenta puede cerrarse y quedar bloqueada para impedir su regreso, y esos casos sirven además para seguir afinando los modelos de detección.

“Queremos que la IA ayude a nuestra gente a tomar mejores decisiones a escala, no que sustituya su criterio. A veces una canción que despega de repente es exactamente eso: un artista que tiene un gran día. Estamos de su lado, no queremos poner freno a su éxito.” — Pascal Pilon, cofundador y consejero delegado de LANDR

El coste de un stream artificial

LANDR define los streams falsos como reproducciones generadas sin una intención real de escucha, habitualmente mediante bots, granjas de streams o cuentas comprometidas. El fenómeno no solo perjudica a las plataformas: también tiene un coste para distribuidoras y titulares de derechos. Desde abril de 2024, Spotify aplica una tarifa por pista a sellos y distribuidores cuando detecta lo que denomina streaming artificial flagrante en sus contenidos.

“Un stream artificial no es solo alguien engañando a una plataforma. Compite por el dinero del mismo fondo de regalías que paga a los músicos que intentan ganarse la vida.” — Pascal Pilon, cofundador y consejero delegado de LANDR

El aprendizaje automático es solo una de las capas del dispositivo antifraude. LANDR recurre también a la tecnología de reconocimiento de audio de ACRCloud, que coteja las grabaciones con catálogos comerciales, y a la de Ircam Amplify, que verifica si un registro ha sido alterado y busca marcadores acústicos asociados a la generación sintética. Ircam Amplify es el brazo comercial de IRCAM-Centre Pompidou, el instituto parisino de investigación acústica y de música por ordenador fundado por el compositor Pierre Boulez y en funcionamiento desde 1977, que en 2024 lanzó un detector de música generada por inteligencia artificial. A esto se suma la verificación de identidad que la empresa está implantando para las cuentas con una actividad de publicación frecuente, y el sistema de declaración con el que los artistas indican los contenidos generados por IA al enviar un lanzamiento: ese dato viaja en los metadatos que se entregan a los servicios de streaming, una vía de divulgación que Spotify comenzó a construir con DDEX en septiembre de 2025.

El marco de IFPI

LANDR enmarca esta ampliación en las prioridades que fija la Streaming Integrity Initiative de IFPI, el estándar antifraude para distribuidoras que la patronal internacional publicó el 14 de septiembre y que reclama salvaguardas en cinco áreas: Verify, Vet, Act, Share y Measure (verificar, examinar, actuar, compartir y medir).

La plataforma de LANDR atiende a más de 8 millones de músicos y sus servicios abarcan la distribución, la promoción, la monetización, el mastering, los samples, los plugins y la colaboración. La empresa adquirió en enero de 2026 al desarrollador de DAW con sede en Estocolmo Reason Studios y también es propietaria de la firma de plugins Synchro Arts.

“Nuestro objetivo es sencillo: frenar el fraude antes y sin crear más barreras para los artistas legítimos.” — Pascal Pilon, cofundador y consejero delegado de LANDR