Las listas están llenas de canciones antiguas y los artistas nuevos deberían preocuparse

¿Es el mayor competidor de la industria musical un sello rival, una tendencia de TikTok o un modelo de inteligencia artificial generativa? Cada vez parece más algo mucho más corriente: el catálogo de Fleetwood Mac y los hábitos de quienes solo quieren escuchar lo que ya aman.

Las cifras son contundentes. Según la BBC, que cita datos de Luminate, las reproducciones de música actual (publicada hace menos de 18 meses) quedaron muy por debajo de las de música antigua tanto en el Reino Unido como en Estados Unidos en el primer semestre de 2026, y cerca del 60 % de la música escuchada se publicó hace cinco años o más. Dieciocho de las 20 canciones más vendidas del año salieron hace 12 meses o antes. «Lush Life», de Zara Larsson (2015), es el octavo mayor éxito del año, «Billie Jean», de Michael Jackson, está en el puesto 22 y «Dreams», de Fleetwood Mac, en el 30. En R&B y hip hop, los dos géneros más escuchados, alrededor del 60 % de las reproducciones corresponden a éxitos de catálogo.

No es nostalgia, es diseño

La lectura fácil es que los oyentes son sentimentales. La propia Luminate señala que «2026 is the new 2016» se ha convertido en un grito de guerra dominante en redes sociales, así que la nostalgia existe. Pero la nostalgia por sí sola no explica por qué el patrón es tan constante en todos los géneros. Creemos que la mejor explicación es estructural: un servicio en el que prácticamente cualquier canción grabada está a un toque de distancia premia la elección segura, y la elección segura es la canción que ya conoces.

Luego están los sistemas de recomendación. Como explica a la BBC el DJ y curador Tim Garcia, se basan en el comportamiento de escucha y los datos de todo el mundo, de modo que lo más probable es que te recomienden algo muy parecido a lo que ya escuchas. Dan Mackta, de Qobuz, afirma que la tecnología «nunca va a querer sorprenderte». Piensen lo que piensen de la fuente (Qobuz vende una alternativa con curación humana), la lógica se sostiene: un algoritmo optimizado para la interacción es una máquina de familiaridad. No odia la música nueva. Simplemente no tiene motivos para arriesgarse con ella.

Los ganadores siguen ganando, incluso los nuevos

Hasta los éxitos actuales forman parte de la misma dinámica. La BBC señala que «Rein Me In», de Sam Fender y Olivia Dean, pasó un récord de 23 semanas no consecutivas en el número uno del Reino Unido, y que «Choosin' Texas», de Ella Langley, se convirtió en el número uno más duradero de la historia de las listas de Estados Unidos. Se celebran como triunfos. Nosotros los leemos como síntomas: cuando un puñado de canciones absorbe la atención durante meses, el espacio que queda para todos los demás se reduce. La Autoridad de la Competencia y los Mercados del Reino Unido, también según la BBC, afirma que casi dos tercios de las reproducciones corresponden a música grabada por solo el 0,4 % de los artistas más escuchados.

Para un recién llegado, eso es un embudo brutal. Y hacerse viral no lo arregla. Algunos músicos dicen que es difícil dar continuidad a un éxito, y TikTok está pensado para crear momentos virales en torno a una sola canción, no carreras. J Erving, fundador de Human Re Sources, la empresa de distribución de Raye, planteó bien el problema en una entrevista con Billboard citada por la BBC: la gente tiene que interesarse por ti más allá de la canción. Una economía del streaming que premia la escucha pasiva es hostil precisamente a ese tipo de conexión.

El descubrimiento no se puede dejar en manos del mercado

Aquí es donde tomamos partido: las plataformas y los sellos que tratan el descubrimiento como un extra agradable se están comiendo la semilla. Oliver Schusser, de Apple Music, lo dijo él mismo al señalar que los artistas de los últimos espectáculos de la media parte de la Super Bowl empezaron todos en algún sitio antes de llegar al mayor escenario. Si se seca la cantera de esos «algún sitio», sospechamos que dentro de unas décadas no habrá un catálogo nuevo que valga la pena rentabilizar.

Hay experimentos alentadores, aunque no los exageraríamos. Sofar Sounds impulsa un «Human Discovery Movement» con recomendaciones en notas de voz de prescriptores, y un rapero del este de Londres, J Casa, defiende que la actuación en directo crea un vínculo duradero con un artista nuevo. Son respuestas pequeñas y a escala humana a un problema enorme. Lo más difícil es el ruido impulsado por la IA: Spotify asegura que ha eliminado 75 millones de «pistas basura», y el artista independiente Chiminyo contó a la BBC que sospecha que una popular playlist de jazz relajante con piano está llena de artistas sin verificar y casi idénticos. Deezer, para ser justos, afirma que la IA representa solo el 0,5 % de sus reproducciones, así que la amenaza real por ahora parece ser el hacinamiento, no la sustitución.

Nuestro veredicto

No leas las listas como la prueba de que la gente ha dejado de interesarse por la música nueva. Léelas como la prueba de que la configuración por defecto del streaming favorece lo familiar. Las plataformas deberían crear sistemas de descubrimiento que se arriesguen deliberadamente a sorprender, los sellos deberían invertir en artistas más allá del single viral, y los oyentes (sí, tú) pueden esforzarse un poco: sigue a un curador humano, ve a un concierto pequeño, dale al play a un artista del que nunca hayas oído hablar. El catálogo siempre estará ahí. El próximo catálogo no se construirá solo.