La musica è sempre stata al centro delle battaglie sul diritto d’autore — dai conflitti con i servizi di streaming agli accordi con le major discografiche — ma oggi si trova in prima linea in un terreno ancora più scivoloso: quello dell’intelligenza artificiale generativa e di una normativa europea, la Direttiva DSM copyright IA, che non era stata pensata per affrontarla. Il risultato? Un vuoto normativo che preoccupa artisti, etichette, startup e giuristi, e che rende urgente capire dove siamo e dove potremmo andare.
Una direttiva nata prima dell’era generativa
La Direttiva 2019/790/UE — nota come Direttiva DSM (Digital Single Market) — è entrata in vigore nel 2019 con un obiettivo preciso: modernizzare il diritto d’autore europeo adattandolo all’era digitale, regolamentando la condivisione dei contenuti sulle piattaforme e rafforzando la posizione di autori e artisti nei confronti dei grandi aggregatori online. La Commissione Europea aveva presentato le prime misure di modernizzazione già nel settembre 2016, con l’intenzione di costruire un mercato unico digitale più equo per chi crea.
Il problema è che nel 2019 ChatGPT non esisteva ancora, Suno era di là da venire, e l’idea che una macchina potesse comporre una canzone completa — testo, melodia, arrangiamento — in pochi secondi sembrava ancora fantascienza. La Direttiva DSM è quindi arrivata al mondo senza gli strumenti concettuali per rispondere a domande fondamentali: un sistema di IA che si addestra su milioni di brani protetti sta violando il copyright? Chi è responsabile se il risultato generato somiglia troppo a un’opera esistente? E un artista ha diritto a essere compensato se la sua voce, il suo stile o le sue composizioni hanno “nutrito” un modello?
Il caso Suno e il segnale arrivato da Monaco
Un segnale concreto di quanto la questione sia diventata urgente è arrivato proprio nell’ottobre 2026, quando un tribunale di Monaco ha stabilito che l’uso di opere musicali protette da parte della piattaforma di IA generativa Suno rientra nell’ambito della tutela del diritto d’autore. È una sentenza che fa rumore: per la prima volta in Europa un giudice si è pronunciato in modo esplicito su una delle piattaforme di generazione musicale più usate al mondo, riconoscendo che il materiale protetto non può essere trattato come materia prima libera da vincoli.
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Questo tipo di pronuncia giudiziaria, però, nasce proprio dall’assenza di norme chiare a livello europeo. Quando il legislatore non parla, parlano i tribunali — e il rischio è che ogni Paese europeo sviluppi una giurisprudenza propria, frammentando ulteriormente un mercato che la Direttiva DSM avrebbe dovuto unificare. Per chi fa musica, per chi la produce e per chi costruisce strumenti tecnologici legati alla creatività musicale, questa incertezza ha un costo reale.
La text and data mining e i suoi limiti nel contesto dell’IA musicale
La Direttiva DSM contiene già alcune disposizioni sull’uso dei dati per fini di ricerca e analisi — in particolare le eccezioni relative al text and data mining (TDM). In teoria, queste norme consentono di utilizzare opere protette per estrarne informazioni, a patto che si rispettino certe condizioni. Ma l’addestramento di un modello di IA generativa musicale è davvero assimilabile al text and data mining tradizionale?
Molti esperti di diritto digitale ritengono che la risposta sia no, o almeno non del tutto. L’eccezione TDM prevista dalla DSM è pensata per estrarre informazioni da un corpus di opere, non per creare nuovi contenuti che competono direttamente con quelle stesse opere sul mercato. Un sistema che ascolta milioni di canzoni e poi ne produce di nuove sta facendo qualcosa di qualitativamente diverso da un ricercatore che analizza i testi di un genere musicale per studiarne l’evoluzione. Questa distinzione — apparentemente tecnica — ha conseguenze enormi per artisti e industria musicale.
A complicare ulteriormente il quadro si aggiunge il rapporto tra la Direttiva DSM e l’AI Act europeo, il regolamento sull’intelligenza artificiale entrato in vigore in fasi progressive. Il Digital Omnibus e l’AI Act toccano anch’essi temi di responsabilità e trasparenza legati all’IA, ma i ritardi nell’applicazione concreta di queste norme lasciano ancora ampi margini di ambiguità, specialmente nel settore musicale dove la creatività e la tecnologia si sovrappongono in modo particolarmente complesso.
Perché il settore musicale è il più esposto
Tra tutti i campi creativi, la musica è forse quello in cui l’impatto dell’IA generativa si fa sentire con più forza e più rapidità. Le canzoni sono oggetti brevi, replicabili, distribuibili in pochi secondi su scala globale. Un modello addestrato su un catalogo sterminato può produrre brani in uno stile specifico — quello di un artista vivente, di una band storica, di un genere di nicchia — con una qualità sempre più difficile da distinguere dal lavoro umano.
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Per le etichette discografiche, soprattutto quelle indipendenti, e per gli artisti emergenti, questo significa dover fare i conti con una concorrenza che non paga royalty, non ha bisogno di studi di registrazione e non dorme mai. Per le startup europee che sviluppano strumenti musicali basati sull’IA, invece, l’incertezza normativa si traduce in un rischio legale che scoraggia gli investimenti e rende più difficile competere con realtà americane o asiatiche che operano in contesti regolatori diversi — dove, ad esempio, il concetto di fair use statunitense offre margini di manovra più ampi rispetto alle eccezioni europee al diritto d’autore.
Il confronto tra il modello europeo e quello americano è uno dei nodi centrali del dibattito. Il fair use è una dottrina flessibile che i tribunali USA applicano caso per caso, valutando se un determinato uso di materiale protetto sia “equo” in base a una serie di criteri. L’approccio europeo, più rigido e basato su eccezioni tassative, garantisce maggiore certezza formale ma rischia di essere meno adattabile all’innovazione tecnologica rapida.
Cosa chiedono chi crea e chi costruisce
Nel dibattito europeo emergono posizioni diverse, spesso in tensione tra loro. Da un lato, autori, compositori e performer chiedono che qualsiasi uso delle loro opere per addestrare sistemi di IA sia soggetto a licenza obbligatoria e compensazione: nessun dato gratis, nessun addestramento senza consenso. Dall’altro, chi sviluppa tecnologia sostiene che imporre vincoli troppo stringenti sull’accesso ai dati musicali rischierebbe di bloccare l’innovazione in Europa, spingendo le aziende a trasferirsi in giurisdizioni più permissive.
In mezzo a questi due poli, la questione della trasparenza si impone come terreno di possibile accordo: se i sistemi di IA fossero obbligati a dichiarare quali opere hanno usato per l’addestramento, artisti e aventi diritto potrebbero almeno sapere se e come il loro lavoro è stato utilizzato, aprendo la strada a eventuali negoziazioni o rivendicazioni. L’AI Act prevede già obblighi di trasparenza per i modelli di IA ad alto impatto, ma la loro applicazione al settore musicale resta da definire con precisione.
Quello che è chiaro, guardando il panorama europeo nell’autunno 2026, è che la Direttiva DSM copyright IA si trova al centro di un dibattito che non può essere rimandato ancora a lungo. Le sentenze dei tribunali nazionali — come quella di Monaco su Suno — stanno riempiendo il vuoto che il legislatore europeo non ha ancora colmato, con il rischio concreto di creare un mosaico di regole diverse da Paese a Paese. Per chi ama la musica e vuole che gli artisti continuino a essere remunerati per il loro lavoro creativo, seguire l’evoluzione di questa partita normativa è ormai tanto importante quanto seguire le classifiche.
Questo articolo è stato realizzato con il supporto dell'AI e sottoposto a revisione editoriale.
