La justicia de Estados Unidos condenó a Michael Smith, de 54 años, a 18 meses de prisión por un fraude de streaming musical basado en inteligencia artificial que le permitió cobrar más de ocho millones de dólares en regalías falsas. El hombre se había declarado culpable ante la corte.
Según un comunicado del Departamento de Justicia, Smith es la primera persona en el país acusada penalmente por fraude de streaming asistido por inteligencia artificial. El esquema funcionó sin ser detectado durante siete años, desde 2017 hasta su primera imputación en 2024. El tribunal también le ordenó devolver 8.091.843,64 dólares, el monto exacto que la fiscalía determinó que obtuvo con la maniobra.
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Cómo funcionaba el fraude
Smith creó hasta 10.000 cuentas de bots en Amazon Music, Apple Music, Spotify y YouTube Music con correos electrónicos truchos y tarjetas de débito obtenidas de forma fraudulenta, informó el Departamento de Justicia. Luego usó un software para que esas cuentas reprodujeran sin parar canciones que él mismo decía haber compuesto.
Para el momento de su arresto, había generado cientos de miles de canciones con inteligencia artificial. Repartió miles de millones de reproducciones automáticas entre ellas para que los bots no concentraran la actividad en un solo tema y evitaran así alertar a las plataformas.
Más reproducciones que Taylor Swift
La fiscalía citó un ejemplo puntual para dimensionar la magnitud del esquema: en abril de 2023, las canciones falsas de Smith sumaron 80,9 millones de reproducciones fraudulentas en un solo mes. En ese mismo período, todo el catálogo de Taylor Swift acumuló 9,3 millones de streams.
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El Departamento de Justicia sostuvo que el fraude no solo perjudicó a las plataformas, sino también a músicos reales. Al inflar artificialmente el volumen total de reproducciones, Smith redujo la porción de regalías que le corresponde a cada artista dentro del fondo común que reparten los servicios de streaming.
El pedido de clemencia que no prosperó
Antes de la sentencia, los abogados de Smith pidieron al tribunal una pena de libertad condicional en lugar de la cárcel. Argumentaron que la fiscalía buscaba castigar a un solo hombre por “los males de toda una industria” y recordaron que, en los hechos, no se había quedado con los ocho millones de dólares que figuran en la causa.
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Smith declaró ante la corte que estaba “profundamente arrepentido” y mencionó que había recibido una oferta laboral de 5.000 dólares mensuales para trabajar en producción y mezcla de audio para un sello discográfico. Sus abogados advirtieron que la prisión solo retrasaría su capacidad de devolver el dinero.
El Departamento de Justicia rechazó ese planteo y sostuvo que Smith desplegó un esquema cada vez más sofisticado para sostener el fraude durante años. El juez coincidió con la fiscalía y fijó los 18 meses de prisión junto con la obligación de devolver el dinero obtenido.
El avance de los bots en la red
El caso de Smith se enmarca en un escenario digital donde la actividad automatizada crece a un ritmo acelerado. Según datos de Cloudflare, los bots gestionados por sistemas de inteligencia artificial ya generan el 57,4% de todas las solicitudes web a nivel mundial, un umbral que desplazó por primera vez la participación humana al 42,6% del tráfico total.
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El fenómeno, que el propio director ejecutivo de la empresa había anticipado para 2027, se adelantó y confirma una tendencia sostenida: los agentes automatizados rastrean, consultan y operan en la red con mayor frecuencia que las personas reales.
Esta transformación no se limita a la navegación web. En el sector musical, la plataforma Deezer informó que el 44% de la música nueva subida a su sistema proviene de inteligencia artificial, mientras que un informe citado por Axios estima que la IA produce el 52% de todos los artículos publicados en línea.
El esquema de Smith, que usó bots para inflar reproducciones de canciones generadas por IA durante siete años, se inscribe así en un ecosistema digital donde la frontera entre la actividad humana y la automatizada se vuelve cada vez más difusa.
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