La noche del 28 de junio, el operador Caleb Davies (47 años, Minnesota) detectó movimientos extraños en Kalshi, la plataforma estadounidense de mercados de predicción donde se apuesta por casi cualquier resultado real, incluida la canción que encabezará cada día Spotify en Estados Unidos. Al día siguiente, las reproducciones de dos temas se disparaban solo en el mercado estadounidense, lo que podría ser el indicador de un posible amaño. Davies avisó a las plataformas: “Supe al instante que era fraude”, responde a EL PAÍS por cuestionario. Spotify retiró las escuchas de esos dos temas, pero pasó por alto un tercero: Earrings, del cantautor estadounidense Malcolm Todd y publicado en 2024, había crecido un 70% en un día y llegó al número uno de la lista de Spotify en EE UU. Cuando la plataforma retiró más de 500.000 escuchas atribuidas a bots y rehízo el ranking, las apuestas ya estaban pagadas: Kalshi le daba un 2,5% de probabilidades la semana anterior, y quien acertó multiplicó por veinte su dinero. Ni Todd ni su equipo tuvieron que ver con dicha maniobra.
La especulación con las listas de éxitos incentiva los amaños para inflar el número de escuchas de manera fraudulenta
La noche del 28 de junio, el operador Caleb Davies (47 años, Minnesota) detectó movimientos extraños en Kalshi, la plataforma estadounidense de mercados de predicción donde se apuesta por casi cualquier resultado real, incluida la canción que encabezará cada día Spotify en Estados Unidos. Al día siguiente, las reproducciones de dos temas se disparaban solo en el mercado estadounidense, lo que podría ser el indicador de un posible amaño. Davies avisó a las plataformas: “Supe al instante que era fraude”, responde a EL PAÍS por cuestionario. Spotify retiró las escuchas de esos dos temas, pero pasó por alto un tercero: Earrings, del cantautor estadounidense Malcolm Todd y publicado en 2024, había crecido un 70% en un día y llegó al número uno de la lista de Spotify en EE UU. Cuando la plataforma retiró más de 500.000 escuchas atribuidas a bots y rehízo el ranking, las apuestas ya estaban pagadas: Kalshi le daba un 2,5% de probabilidades la semana anterior, y quien acertó multiplicó por veinte su dinero. Ni Todd ni su equipo tuvieron que ver con dicha maniobra.
Spotify destina cerca de dos tercios de cada dólar que genera la música a los titulares de los derechos y, según sus propias cifras, sumar un millón de reproducciones equivalía de media a 11.000 dólares en 2025 (eran 1.000 en 2014). Poco a poco, la falsificación por hacerse con esos streams se ha ido industrializando: la plataforma francesa Deezer llegó a registrar en 2025 casi 90.000 canciones íntegramente generadas con inteligencia artificial al día, más de la mitad de la música nueva que recibía, y estimó que hasta el 85% de las escuchas de esos temas eran fraudulentas. La CISAC (Confederación Internacional de Sociedades de Autores) calcula que la IA generativa podría canibalizar el 24% de los ingresos de los creadores musicales en 2028. Uno de estos casos, hace poco, llegó a los tribunales: el productor Michael Smith, imputado en septiembre de 2024 por la fiscalía de Nueva York en el primer proceso penal por fraude de streaming asistido con IA en el país, se declaró después culpable de amasar más de ocho millones de dólares en derechos desde 2017 con miles de cuentas automatizadas y cientos de miles de canciones fabricadas con IA. El dinero salía del propio reparto del streaming.
Aunque no es una praxis novedosa, hasta ahora quien inflaba las escuchas buscaba un rédito ligado a la propia música: más beneficios para las canciones en las que se tuviesen derechos de autor o la apariencia de un éxito capaz de encender el algoritmo. Con las casas de apuestas, sin embargo, aparece un nuevo agente: la lista de éxitos se convierte en un activo financiero sobre el que un tercero puede especular, existiendo un beneficio económico que trasciende al propio engranaje de la industria musical. “No lo leemos como un fenómeno enteramente nuevo, sino como una evolución financiera de algunas de las dinámicas del propio streaming”, explica Alberto Arenal (42 años, Madrid), jefe del área de innovación de la sociedad de artistas AIE, que gestiona los derechos de los intérpretes y edita Tempo&Stomp, una newsletter sobre la industria musical. “Los rankings del streaming dejan de ser únicamente de consumo y pasan a ser un subyacente sobre el que es posible especular. Ahí el fenómeno sí es nuevo”.
Para Davies, el desequilibrio es lo que lo hace peligroso. “Los mercados generan un enorme incentivo para que la gente manipule las listas”, responde. “Los artistas tienen el mismo incentivo, pero no por la misma recompensa inmediata que da un mercado de predicción, y el riesgo es mucho mayor para el artista: si le pillan, se arriesga a perder sus royalties o a que le retiren de la plataforma. Si pillan a un trader, no tiene ninguna relación con Spotify en riesgo”.
BMAT, la tecnológica de Barcelona que elabora las listas oficiales de streaming de más de treinta países, aplica un filtro antifraude y descarta las canciones con indicios de manipulación antes de publicar cada lista. Su director comercial, Alex Loscos Mira (52 años, Barcelona), detalla por cuestionario algunas formas por las que se detectan estos fraudes: “Una canción que en una semana muestra un millón de tocadas nuevas en Spotify, pero no tiene ningún tipo de crecimiento en YouTube sería inorgánico”. Para él, todo se reduce a una cuenta de fraude-beneficio: “Mientras lo que pague un defraudador por usuario falso sea menos de lo que gana de derechos por las escuchas falsas de ese usuario falso, habrá un incentivo para el fraude”. Y apunta una salida: “Algunos creen que pasar a un modelo artist-centric, donde un usuario solo paga a los artistas que escucha, podría acabar o atenuar ese incentivo”.
El problema es que nadie vigila ese cruce entre la música y la apuesta. “Estos casos caen entre dos jurisdicciones: la regulación financiera, que no mira a las listas musicales, y las plataformas, que no controlan un mercado de apuestas externo”, resume Arenal. Fuera de la música, estos mercados arrastran una polémica mayor. Se han disparado en EE UU (donde se apuesta sobre casi cualquier cosa, de los Oscar a la meteorología) y libran batallas legales con los Estados que los consideran juego encubierto. En España son directamente ilegales. La Dirección General de Ordenación del Juego (DGOJ) abrió en mayo de 2026 un expediente sancionador a las plataformas Kalshi y Polymarket y ordenó bloquear sus webs. Su consideración como “juego no autorizado”, explica a EL PAÍS el Ministerio de Consumo, “deriva de la calificación de la oferta de servicios que desarrollan como ‘juego’ en los términos que esta actividad está definida en la Ley 13/2011 (…), sin contar con la obligatoria licencia para su desarrollo”. Apostar por el número uno de una lista, añaden, “tendría su encaje en la definición de ‘apuestas cruzadas’ de la misma ley”.
Spotify declinó responder a las preguntas de EL PAÍS y remitió a lo que ya había dicho al Financial Times, que adelantó el caso: los servicios afrontan una manipulación “en constante cambio” y la compañía asegura tener detección “de primer nivel” y no pagar los derechos de las escuchas falsas. También pidió a Kalshi y a Polymarket que retiraran su logotipo de esos mercados.
Sin embargo, manipular las métricas no siempre persigue dinero. A finales de junio, Last.fm, la web que registra todo lo que escucha cada usuario (el llamado scrobbling), depuró los recuentos generados por bots. Muchas fans del grupo BTS, que durante años habían inflado las cifras de sus ídolos con reproducciones automáticas, vieron desplomarse esos números y respondieron con una lluvia de reseñas negativas que hundió la valoración de la aplicación por debajo de los tres puntos. En 2025, Spotify ya había retirado cientos de millones de escuchas de intérpretes de K-pop por considerarlas artificiales.
El empeño por aupar a un artista precede a las apuestas; estas solo añaden un premio en metálico. “Los mercados de predicción son todavía un espacio emergente y especulativo, y no sustituyen a las métricas de consumo”, matiza Arenal, que aun así advierte del efecto de arrastre: “Las listas y los oyentes mensuales reflejan el gusto, pero a la vez lo condicionan. Funcionan como prueba social y alimentan un bucle de realimentación positiva o negativa. Una señal falsa inyectada en ese bucle se amplifica”.
Héctor Fouce (54 años, Lugo), profesor de la Universidad Complutense, lo enmarca en un cambio de fondo, el paso “de una economía productiva a una economía especulativa”. Las cifras, añade, también legitiman: “Cuando tu gusto coincide con el mainstream, lo que te queda son los números”, y de ese modo continúa la rueda con la que decide el gusto quien más medios posee: los oyentes mensuales y el número uno funcionan como prueba de legitimidad y orientan lo que escuchamos. Si esas cifras pueden moverse para ganar una apuesta, ¿cuánto de lo que creemos que suena de verdad fue decidido de forma artificial?
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