Se si parla con gli artisti, la maggior parte di loro, specialmente gli indipendenti, diranno che il problema principale del mestiere è quello di dover far tutto: occuparsi della scrittura dei pezzi, pensare a come comunicarli, creare i contenuti social, trovarsi le date. Tutta una filiera del lavoro che ricade su di un’unica persona: l’artista stesso. E, pur di trovare manforte in qualcuno o un team che possa aiutarli, sono disposti a farsi circondare da altre persone. Spesso le prime che capitano. La democratizzazione dei processi di creazione musicale ha permesso a tutti di svegliarsi la mattina e dire “Ok, sono un cantante“, saturando un ecosistema. Così come ha fatto sì che nascessero come funghi uffici stampa, etichette, booking, manager, direttori artistici, spesso senza competenze e troppe volte con la bocca piena di promesse e paroloni. Spesso, però, le promesse suonano come dolce musica nelle orecchie di chi ha bisogno di certezze. E qui accade il misfatto: l’artista trova l’etichetta che promette cose e, nell’illusione di vedersi agevolare qualcosa (anche solo la distribuzione digitale a fronte di una percentuale), firma un contratto.
E se non si ha un amico avvocato, o se non ci si prende la briga di leggere con calma e cercare di capire, il contratto diventa un totem inamovibile verso il quale genuflettersi e accettare ogni riga. Ed è qui che i sogni si infrangono, le carriere finiscono, le amicizie si dividono. La fretta e la non conoscenza portano a firmare contratti che nella maggior parte dei casi non sono favorevoli per gli artisti. La colpa però non è di un pezzo di carta sul quale sono scritte delle parole, né di chi le scrive. La colpa è di chi firma senza comprendere cosa c’è scritto e come il proprio futuro potrebbe cambiare. Questo capita perché spesso sono gli artisti a non conoscere i propri diritti. Dai borderò SIAE ai diritti connessi, alle licenze, ai diritti di master: tutte questioni che rappresentano la diversificazione delle nostre entrate, eppure sono argomenti che per molti non sembrano importanti.
E di diritti, quelli nuovi, si sta parlando molto in questi tempi. La presenza dell’AI sta cambiando le carte in tavola su tutto, e il campo dei diritti non ne è esente. In un mondo in cui il binario della tecnologia è molto più veloce di quello della burocrazia, si fa fatica a trovare il giusto dialogo tra le due parti. Difatti, quando è scoppiato il caso di The Atlantic, il mondo si è sollevato lamentandosi, giustamente, dei diritti dei musicisti non rispettati. Chiariamolo: anche io ho canzoni usate per addestrare i modelli di AI, e ovviamente anche a me rode (ne ho contate almeno una quindicina) . Però, cercando di entrare nel merito per informarmi, dopo aver letto e comparato varie fonti, ho pensato fosse opportuno interpellare chi si occupa di diritto d’autore in Italia e ha un occhio attento nell’ambito dell’AI. L’avvocato Teodoro Gargiulo è fondatore e managing partner di TG Music & Entertainment Law Firm, studio milanese specializzato in diritto della musica, dell’entertainment e dei media. Assiste artisti, produttori, etichette, editori musicali e piattaforme digitali, italiane e internazionali. È socio e membro del consiglio di amministrazione di società e startup innovative attive nello sviluppo di tecnologie basate sull’intelligenza artificiale e applicate al settore dei diritti musicali. È docente alla NAM di Milano e alla LIMEC SSML, già relatore alla Milano Music Week.
(Teodoro Gargiulo; continua sotto)
La questione AI Watchdog – il database che permette di controllare quali brani sono stati utilizzati dei dataset per l’addestramento dell’AI- ha generato grande indignazione. Quali sono le possibili infrazioni giuridiche commesse da chi ha dato in pasto il materiale?
Conviene separare due soggetti, perché rispondono di cose diverse: chi ha costruito e diffuso il dataset e chi lo ha usato per addestrare un modello. Il punto di partenza è banale ma decisivo: copiare un brano per darlo in pasto a un modello è una riproduzione, e la riproduzione è riservata all’autore (art. 13 l. 633/1941) e al produttore del fonogramma (art. 72). Serve quindi un titolo che la renda lecita. In Europa quel titolo può essere solo un’eccezione di legge: il text and data mining degli artt. 70-ter e 70-quater LDA, che recepiscono gli artt. 3 e 4 della direttiva 2019/790. Il 70-ter vale solo per la ricerca scientifica fatta da organismi di ricerca; il 70-quater è più ampio, ma poggia su due presupposti: accesso legittimo all’opera e assenza di una riserva del titolare. È proprio lì che la vicenda dei dataset musicali si complica. Tre delle quattro raccolte mappate da The Atlantic non contengono file, ma liste di link a YouTube e Spotify: l’audio viene recuperato con strumenti di stream-ripping che aggirano login, pubblicità e meccanismi di remunerazione. Se l’accesso avviene in violazione delle condizioni d’uso della piattaforma, e in alcuni casi eludendo misure tecnologiche di protezione (artt. 102-quater e 171-ter LDA), l'”accesso legittimo” non c’è. E senza quel presupposto l’eccezione non si applica a monte: resta una riproduzione non autorizzata, con i profili civili e, nei casi più gravi, penali che ne conseguono. A questo si aggiungono l’estrazione non autorizzata da banche dati, la responsabilità contrattuale verso le piattaforme e, sul piano regolatorio, gli obblighi dell’art. 53 dell’AI Act, che impone ai fornitori di modelli di uso generale una policy sul diritto d’autore, il rispetto delle riserve e una sintesi pubblica dei contenuti di addestramento, anche per modelli addestrati fuori dall’Unione, se poi vengono immessi sul mercato europeo. Una precisazione di metodo, però, serve: la presenza di un brano in un dataset non dimostra da sola che un prodotto commerciale lo abbia effettivamente usato. È un indizio molto serio e, soprattutto, è la documentazione che finora mancava.
Gli artisti che vedono i loro brani all’interno del database, cosa dovrebbero fare per tutelarsi su ciò che è successo? E cosa potrebbero fare per tutelarsi in futuro?
Sul passato, tre cose concrete e una premessa realistica. Primo: cristallizzare la prova. Acquisizione con data certa della schermata e dei metadati (marcatura temporale, PEC, in casi importanti acquisizione forense), più la prova della titolarità: depositi, contratti, ISRC e ISWC, contabilità. Secondo: capire di che cosa si è titolari. Quasi mai l’artista ha pieno controllo. Il master è spesso dell’etichetta o del distributore, l’edizione dell’editore, all’artista restano il diritto d’autore sulla propria parte e i diritti connessi di interprete-esecutore (artt. 80 ss.). Agire da soli su diritti altrui non serve: bisogna coordinarsi con chi detiene le altre posizioni e con le collecting. Terzo: diffida e richiesta di informazioni al fornitore del modello, anche solo per attivare gli obblighi di trasparenza e costruire il fascicolo. La premessa realistica è che una causa individuale contro uno sviluppatore straniero, per un artista indipendente, è quasi sempre insostenibile sul piano dei costi. La leva vera è collettiva sarebbero poi le associazioni di categoria, collecting, con azioni congiunte. È un tema scomodo, ma è così. Sul futuro, invece, si può fare molto e subito. Esprimere la riserva TDM in modo appropriato, cioè leggibile da una macchina e soprattutto portarla nei contratti con l’alternativa che si preferisce: clausola che vieta l’uso delle registrazioni e delle composizioni per l’addestramento di sistemi di IA senza consenso scritto separato, con obbligo per l’etichetta o il distributore di trasmettere la riserva a valle, verso DSP e terzi. Oppure si decide di autorizzare e quell’uso va pagato a parte, pertanto andrà regolamentato in quanto non compreso nella royalty ordinaria e soggetto a dinamiche di sfruttamento nuove e non regolate nel tipo contratto discografico.
La legislazione italiana in realtà ha già preso in carica alcune questioni inerenti all’AI. Negli Stati Uniti molte aziende sostengono che l’addestramento rientri nel principio del fair use. In Europa la posizione potrebbe essere ancora più restrittiva, perché il concetto di fair use non esiste nella stessa forma. L’Italia come si posiziona? Dialoga con l’Europa o sta segnando una strada autonoma?
Dialoga, sommessamente, anche se in qualche modo ha fatto da apripista dichiarativo più che normativo. Negli Stati Uniti il fair use è una valutazione caso per caso, e quello che si sta vedendo è interessante: l’argomento più efficace contro gli sviluppatori non è tanto la non trasformatività dell’addestramento, quanto l’illiceità della fonte dei dati. Nel settore librario è stata la pirateria, non il copyright in senso stretto, a produrre il risultato economico più clamoroso. Se l’industria musicale segue lo stesso percorso, i database come quello di The Atlantic diventeranno esattamente il materiale che serviva. Vale però la pena registrare dove siamo oggi. Nei procedimenti americani ancora aperti la pronuncia sul fair use, che per mesi è stata annunciata come imminente, di fatto slitta all’anno prossimo. Nel frattempo la prima decisione al mondo su un sistema generativo musicale l’ha pronunciata il Landgericht di Monaco il 31 luglio 2026, dando ragione alla collecting tedesca GEMA contro Suno su un gruppo di composizioni, sia per l’addestramento sia per gli output, con ordine di rendiconto e condanna al risarcimento. Nel novembre 2025 lo stesso tribunale aveva deciso in senso analogo contro OpenAI, sui testi delle canzoni. È un dato fa il pari con l’analisi fatta poco fa rispetto all’intervento delle collecting nella getione collettiva di questo nuovo diritto che sta prendendo forma e contorni proprio perché il sistema europeo non conosce il fair use e costringe l’utilizzatore ad avere un titolo espresso. Vero, abbiamo un elenco chiuso di eccezioni, ma per l’addestramento l’unica porta è il TDM con riserva. È una porta più stretta, ma anche più fragile, perché l’art. 4 della direttiva 2019/790 è stato scritto pensando al data mining analitico e si è ritrovato ad essere il fondamento dell’IA generativa senza che nessuno ne avesse davvero misurato conseguenze operative e fragilità giuridica, o forse proprio per il contrario. L’Italia, con la legge 132/2025 in vigore dal 10 ottobre 2025, è stato il primo Stato membro a darsi una legge quadro nazionale. Sul diritto d’autore l’art. 25 fa due cose: inserisce la parola “umano” nell’art. 1 LDA, chiarendo che sono protette le opere dell’ingegno umano anche quando realizzate con l’ausilio di strumenti di IA, purché siano risultato del lavoro intellettuale dell’autore; e ribadisce che le estrazioni e riproduzioni eseguite con sistemi di IA sono ammesse solo entro i limiti degli artt. 70-ter e 70-quater. È una norma più ricognitiva che innovativa ma il valore politico c’è nella misura i cui è una scelta di campo esplicita, che non concede nulla a chi si è servito di opere protette per addestrare modelli commerciali.
Un problema reale riguarda timbro e voce dell’artista interprete. Il diritto d’autore protegge la composizione e il fonogramma, non lo stile e non la voce in quanto tale. In Italia ci si arrangia con il diritto all’immagine e all’identità personale e con la concorrenza sleale, ma è una tutela per analogia. Negli Stati Uniti su questo si sta invece legiferando in modo specifico
All’interno dell’industria discografica molte etichette stanno abbracciando l’AI nei loro contratti, altri la stanno respingendo. Alcune piattaforme prendono posizioni nette come Tidal che annuncia che non permetterà la monetizzazione della musica AI e di segnalarla all’ascoltatore, altre invece rimandano il problema. In italia quale sembra essere il trend tra le etichette?
Vedo tre atteggiamenti distinti. Le major e le strutture più grandi hanno avviato il passaggio dal contenzioso alla licenza, vedi che Universal ha transatto con Udio nell’ottobre 2025, Warner con Udio e con Suno poche settimane dopo, in tutti i casi con piattaforme costruite su catalogo licenziato e adesione volontaria degli artisti. Sul piano contrattuale questo si traduce già oggi in clausole standardizzate che integrano o contratti in termini di riserva espressa sul training, consenso scritto (separato) per qualsiasi uso generativo, garanzia dell’artista che il materiale consegnato non sia integralmente generato da IA, obblighi di disclosure sull’uso di strumenti generativi in produzione. Poi c’è la fascia media e indipendente, dove nella maggior parte dei casi il contratto semplicemente tace. È la situazione più rischiosa, perché il silenzio non è neutro: in assenza di una clausola specifica, la controparte invocherà le formule onnicomprensive sulle tecnologie future. Il terzo fronte è quello industriale, e lì l’Italia si è mossa con una certa nettezza: FIMI ha adottato nel luglio 2026 i principi sull’idoneità delle registrazioni sviluppate con IA per la classifica ufficiale, tracciando il confine tra creatività guidata dall’uomo e opere puramente sintetiche; SIAE non accetta il deposito di brani privi di un apporto umano dimostrabile. Il messaggio è coerente è definisce l’IA come strumento e non come autore. Sulle piattaforme, Spotify, Apple Music e Deezer si sono fermate all’etichettatura. Il discrimine, lo si vede bene, si è spostato dalla presenza in catalogo all’accesso ai ricavi. Che è poi l’unica leva che conta davvero.
Le leggi sul diritto d’autore sono ancora adeguate ad affrontare le sfide poste dall’intelligenza artificiale o serve una nuova normativa?
Sul piano dei principi, sì. Originalità, apporto creativo umano, riproduzione, elaborazione, diritti connessi sono categorie che reggono benissimo il cambio di paradigma. Non serve un “diritto d’autore dell’intelligenza artificiale”, e non amo chi lo invoca, perché di solito la pezza è peggio del buco. Quello che non regge è l’infrastruttura intorno alla norma. Un diritto che non si può esercitare non è un diritto. Oggi il titolare non sa se la sua opera è stata usata, non ha uno standard tecnico riconosciuto per esprimere la riserva, non ha accesso alla prova, e ha di fronte una controparte spesso extra-UE. Serve quindi una regolazione procedurale più che sostanziale. Parlo di standard armonizzati e machine-readable per l’opt-out, un registro pubblico delle riserve, obblighi di conservazione documentale sui dataset e direi soprattutto presunzioni probatorie a favore del titolare quando il fornitore non è in grado di documentare la provenienza dei dati. L’opacità deve costare a chi la pratica, non a chi la subisce. Il problema reale a mio avviso riguarda timbro e voce dell’artista interprete. Il diritto d’autore protegge la composizione e il fonogramma, non lo stile e non la voce in quanto tale. In Italia ci si arrangia con il diritto all’immagine e all’identità personale e con la concorrenza sleale, ma è una tutela per analogia. Negli Stati Uniti su questo si sta legiferando in modo specifico e forse sul presupposto di questo spunto si potrebbe pensare di normare più precisamente la questione.
il consiglio operativo è uno solo, e lo do a tutti: documentate il processo. Prompt, versioni intermedie, sessioni di editing, stem, take umani. Oggi la titolarità si prova con i file inerenti alla catena di lavorazione
Chi detiene il diritto d’autore di un brano creato con l’aiuto dell’intelligenza artificiale?
La macchina non è autore, e non lo è nemmeno chi fornisce il modello: i termini di servizio delle piattaforme attribuiscono all’utente i diritti sull’output, ma nessun contratto può creare un diritto d’autore che in radice non esiste. Dopo la 132/2025 il criterio è esplicito: titolare è la persona fisica il cui lavoro intellettuale si riflette nel risultato e non esiste una soglia percentuale (nessuno vi dirà mai “serve il 30% di intervento umano”). È una valutazione qualitativa. Le scelte che rendono quel brano riconoscibile come vostro sono state vostre o dell’algoritmo? A voler semplificare basti tenere a mente che idea creativa, selezione tra le versioni, riscrittura melodica o armonica, sovraincisioni, arrangiamento, scelte di produzione e missaggio sono i veri elementi che concorrono all’ apporto creativo. Scrivere un prompt e pubblicare l’uscita così com’è, no. Vale la pena distinguere i tre livelli, perché si confondono sempre. La composizione ha autori ed editori. Il fonogramma ha un produttore, e il diritto connesso dell’art. 72 non richiede creatività ma organizzazione della fissazione. Su questo punto astrattamente ( e al netto delle specificità della IA utilizzata ) rispettto a un fonogramma generato con IA possiamo dire che un produttore comunque detiene dei diritti tipici. L’interpretazione invece presuppone un’esecuzione umana e se manca, non c’è artista interprete e non ci sono i relativi diritti connessi. In sintesi il consiglio operativo è uno solo, e lo do a tutti: documentate il processo. Prompt, versioni intermedie, sessioni di editing, stem, take umani. Oggi la titolarità si prova con i file inerenti alla catena di lavorazione.
Quali pensi saranno i prossimi passi nel diritto d’autore sul tema dell’AI?
Il primo è di mercato, ed è già in corso: il modello “catalogo licenziato, adesione volontaria dell’artista, royalty tracciata” si sta consolidando, e con esso nasce un vero e proprio mercato dei dati di addestramento, con tariffe. Qui il rischio evidente è, come anticipato tra le righe nelle precedenti risposte, è che a quel mercato accedano solo i cataloghi grandi, mentre l’indipendente resti fuori (tanto dal contenzioso quanto dalla licenza). L’altro è regolatorio: almeno a livello europeo obblighi di trasparenza e di etichettatura dei contenuti generati in progressiva entrata a regime, armonizzazione dell’opt-out, e l’ipotesi di un registro delle opere che renda la riserva finalmente verificabile. Aggiungerei una previsione meno tecnica.Etichettatura e la demonetizzazione dei contenuti puramente sintetici diventeranno uno standard di mercato prima ancora che un obbligo di legge, perché le piattaforme hanno un problema immediato che incide sul pool delle royalty.
Quali speri siano, o pensi debbano essere i prossimi passi?
Qui passiamo da descrivere il contesto ad opinioni più strettamente personali da osservatore e addetto del settore. Probabilmente un opt-in al posto dell’opt-out per gli usi generativi commerciali. Il meccanismo attuale scarica sul titolare l’onere di difendersi da un uso che non ha mai autorizzato, e nei fatti premia chi ha già strutture per gestirlo. Certamente trasparenza verificabile sui dataset, con conseguenze probatorie: se non documenti la provenienza, l’onere della prova si sposta su di te. Una gestione collettiva delle licenze di addestramento poi, mi sembra l’unico strumento che dà potere contrattuale a chi non ha un catalogo da migliaia di titoli che poi non è altro che esattamente la funzione storica delle collecting, applicata a un uso nuovo. Infine, fuori dal perimetro del legislatore e se possibile ancora piu complessa l’alfabetizzazione su questi temi degli aventi dirtitto (artisti e non). L’artista che sa cosa sta firmando è più protetto di quello tutelato da un diritto che non sa di avere. È la sola tutela che funziona da subito, senza aspettare nessuno.
Potrebbe essere scritta una normativa che regolamenta come dovrebbe essere remunerato un artista se la sua musica viene utilizzata per addestrare un modello di IA?
Sì, ed è tecnicamente meno esotico di quanto sembri. A dire il vero il nostro ordinamento conosce già l’equo compenso per copia privata, le licenze collettive estese introdotte dalla direttiva 2019/790, il principio di remunerazione adeguata e proporzionata e gli obblighi di trasparenza verso gli autori. Gli attrezzi ci sono. Le strade possibili sono molteplici: la licenza volontaria di mercato, che è quella che sta già accadendo e che funziona bene per chi ha massa critica; la licenza collettiva estesa, con tariffa negoziata dalle collecting e ripartizione ai titolari è la soluzione più equa per gli indipendenti. Oppure , anche tramite contenziosi, un prelievo forfettario sui fornitori di modelli generativi, semplice da riscuotere ma slegato dall’uso effettivo e con il difetto, non piccolo, di legittimare a posteriori ciò che è già stato preso. Lo sforzo qui deve essere di natura commerciale nell’individuare i criteri da adottare. Pensate alla base di calcolo che potrebbe avvenire per opera, per quantità di dati, o in percentuale sui ricavi del servizio. Oppure la tracciabilità, ammesso che senza un obbligo effettivo di dichiarare i contenuti di addestramento non esiste ripartizione possibile, quindi la remunerazione dipende dalla trasparenza e non viceversa. Senza contare il problema “morale” dove sta il rischio non meno insidioso che una licenza legale obbligatoria trasformi un diritto esclusivo in un diritto a compenso, togliendo all’artista il potere di dire no. Qui la domanda bisognerebbe farla agli artisti: il diritto di rifiutare vale più di una licenza obbligatoria ben pagata?
