O São João já passou, mas acho que só aqui no Nordeste os supermercados e outros estabelecimentos ficam tocando os clássicos de Luiz Gonzaga em seus sistemas de som, junto das novas variantes do forró eletrizado. Tem quem goste e quem não goste. O fato é que, nas grandes festas, é cada vez mais difícil encontrar um grupo de forró pé de serra nos palcos principais. Para uns, isso é descaracterização da tradição; é claro, precisamos valorizar essas tradições. Mas, para outros, a história mostra que nenhuma música popular permanece viva sem incorporar as tecnologias e as condições materiais de seu tempo. Essa velha discussão reaparece agora diante da música produzida por inteligência artificial.

Será que, no próximo São João, dançaremos ao som de um “autêntico” forró pé de serra criado por IA? Uma máquina já pode reproduzir sanfona, zabumba, triângulo, sotaque e até imperfeições que reconhecemos como sinais de humanidade. A hipótese provoca arrepios: seria uma música sem alma, sem cheiro nem sabor, além de uma ameaça ao trabalho dos músicos de carne e osso. A questão é que talvez você já esteja dançando ao som de uma música feita por IA sem perceber.

Os dados mais impressionantes vêm da Deezer. Em abril de 2026, a empresa informou que recebia cerca de 75 mil faixas totalmente geradas por IA por dia, o equivalente a 44% de todas as novas músicas entregues diariamente à plataforma. Mas esse número precisa ser lido com cuidado. Volume de uploads não é o mesmo que volume de escuta. Segundo a própria empresa, músicas de IA representavam apenas uma pequena parcela do consumo total, entre 1% e 3% dos streams. O interesse ainda é pequeno.

Para despertar a atenção das pessoas, não basta a música: é preciso uma história por trás. Por isso começam a surgir personagens, bandas fictícias, imagens promocionais, biografias e estratégias de divulgação inteiramente sintéticas, capazes de circular quase como artistas convencionais. O caso mais conhecido foi o The Velvet Sundown, apresentado inicialmente como uma banda de rock com integrantes, fotografias, biografia e discografia próprias. Em poucas semanas, o projeto alcançou cerca de um milhão de ouvintes mensais no Spotify, antes de admitir que músicas, letras, imagens e a própria história do grupo haviam sido geradas com IA.

Essa história me lembrou da banda de robôs mais famosa do mundo, os “Beatles da música eletrônica”: o Kraftwerk. Em 1978, no lançamento de The Man-Machine, em Paris, quatro réplicas robóticas dos integrantes apareceram no palco, enquanto Metropolis, de Fritz Lang, era projetado ao fundo. A substituição simbólica dos músicos por bonecos também fazia parte da crítica da banda ao culto à personalidade típico do rock. Ao reduzir entrevistas, biografias e exibições de virtuosismo, o Kraftwerk tentava deslocar a atenção do carisma dos integrantes para a música. Será possível escutar apenas a música? Esse seria um caminho para gostar das canções feitas por IA?

Para o sociólogo francês Antoine Hennion, autor de La passion musicale: une sociologie de la médiation, a questão não é simplesmente por que alguém gosta de uma música, mas como faz para gostar e o que precisa acontecer para que algo se torne apreciável. O gosto deixa de ser uma característica pronta do indivíduo e passa a ser visto como uma atividade prática, situada e reflexiva. Gostar envolve preparar situações, escolher equipamentos e ambientes, repetir experiências, comparar versões, conversar, aprender modos de escuta, testar sensações e deixar-se afetar. Hennion chama isso de pragmática do gosto: pessoas, objetos e circunstâncias produzem juntos uma experiência.

Quando o fonógrafo e o gramofone surgiram, no fim do século XIX, ouvir música significava normalmente estar diante de alguém que cantava ou tocava. A gravação rompeu a ligação entre música, presença e acontecimento. Em 1906, o compositor John Philip Sousa publicou “A ameaça da música mecânica”. Temia que as pessoas deixassem de fazer música para apenas consumi-la, que crianças apertassem botões em vez de aprender instrumentos e que fabricantes controlassem o que seria ouvido. Exagerou um pouco. O gramofone não acabou com a música ao vivo. Criou outra forma de escuta, outra economia e novos tipos de artista e público. A gravação deixou de ser uma cópia imperfeita da apresentação e passou a ser uma obra em si. Hoje, o disco de vinil é venerado e disputado por colecionadores.

A música nunca chegou até nós sem máquinas. A sanfona, o microfone, o disco, o rádio, o teclado, a mesa de som e o software também são máquinas. A questão não é rejeitar a mediação técnica, mas perguntar quem a controla e quem poderá viver do trabalho musical depois dela. Sintetizadores, baterias eletrônicas, sampling e Auto-Tune também foram vistos como ameaças antes de se tornarem linguagens.

Plataformas como a Suno funcionam ao mesmo tempo como instrumento, estúdio e serviço comercial. Condensam tarefas antes distribuídas entre compositores, intérpretes, produtores e técnicos. A questão não é apenas se uma máquina pode fazer música, mas de quais músicas ela foi feita, quem controla a infraestrutura e como será dividido o valor produzido. Em um vídeo, o músico e educador Adam Neely critica a decisão da Berklee College of Music de incorporar ferramentas de IA generativa, especialmente a Suno, em suas atividades acadêmicas. O paradoxo é evidente: o que acontece quando uma escola criada para formar músicos se associa a uma empresa cuja promessa é produzir música sem exigir domínio de composição, arranjo ou interpretação?

A resistência à IA não é apenas romântica. Envolve trabalho, formação, propriedade intelectual e concentração econômica. Compositores de trilhas, músicos de estúdio, arranjadores e produtores atuam justamente nos segmentos em que a automação pode avançar primeiro. Se os modelos aprendem com acervos sem autorização e depois disputam os mesmos mercados, consentimento e remuneração precisam fazer parte da arquitetura técnica. Ensinar IA nas escolas de música pode ser necessário. Mas isso não significa aceitar sem crítica o futuro vendido pelas empresas. Cabe às instituições formar músicos capazes de compreender quem construiu esses sistemas, com quais dados e com quais consequências.

A história da música popular mostra que as tecnologias raramente permanecem como foram imaginadas por laboratórios e empresas. No dub jamaicano, mesas de som, fitas, ecos e reverberações tornaram-se instrumentos. No hip-hop, o toca-discos deixou de apenas reproduzir para recortar, repetir e compor. A disco, o techno e a house transformaram mixers, sintetizadores e baterias eletrônicas em instrumentos coletivos, orientados pela resposta dos corpos na pista. No Brasil, funk, trap, tecnobrega, arrocha e pisadinha nasceram de apropriações locais de equipamentos acessíveis, estúdios domésticos, teclados e computadores. Poucos músicos e um teclado podem bastar para produzir e fazer a festa. Esses fenômenos não devem ser vistos apenas como versões empobrecidas dos cânones. São novas estéticas e novas maneiras de dançar. A cultura vive na mudança.

Talvez o primeiro forró de IA realmente interessante não venha de uma empresa tentando simular Luiz Gonzaga. Pode nascer de alguém que conheça profundamente os bailes, os paredões, os teclados, os estúdios improvisados e as festas do interior — alguém capaz de combinar memória local e tecnologia global de uma maneira que os criadores da plataforma nunca imaginaram.

No próximo São João, talvez escutemos uma sanfona que nunca passou por mãos humanas. Isso pode parecer triste, curioso ou assustador. Mas teclados de pisadinha e batidas de funk também já pareceram sinais do fim da música verdadeira. Não foram. A pergunta decisiva talvez não seja se a música feita por IA é verdadeiramente humana, mas quem terá o direito de criá-la, quem será remunerado e, sobretudo, quem ainda poderá dançar com ela.

Coescrito com uma IA.

Andre Stangl, 2026.
Coluna do Museu de Novidades
Publicada em 01/08/2026 no Jornal Correio e PDF.
Imagem gerada com ChatGPT Image por Andre Stangl.