Erfolgsfaktoren für Künstliche Intelligenz in der Musikindustrie

Wie gut passen maschinelles Lernen, Natural Language Processing, Deep Learning und Musik mit zutiefst menschlichen Eigenschaften wie Kreativität und Emotionalität zusammen? In der Musikbranche zumindest ist Künstliche Intelligenz (KI) schon längst im Einsatz. "Wer Musikstreamingdienste nutzt, ist schon heute vertraut mit Song-Empfehlungen, die ein Algorithmus ausgesucht hat. Doch das Potenzial der Technologie ist überraschend vielfältig", erklärt Ralf Esser , Leiter Industry Insights bei Deloitte   . Die Unternehmensberatung hat sich für ein 'Sector Briefing'   das Thema genauer angeschaut und Anwendungsfelder sowie entscheidende Erfolgsfaktoren für künstliche Intelligenz in der Musikindustrie identifiziert.

Die relevanten Anwendungsfelder von KI in der Musikindustrie lassen sich demnach in drei Kategorien einteilen:

1. Komposition und Produktion

   Schon heute nutzen Künstler KI auch im Kreativprozess, beispielsweise können "virtuelle Musiker" mit Hilfe von Deep Learning selbstständig Musik erzeugen. Spannende Möglichkeiten bietet KI auch im Bereich der "adaptiven Musik", also Musik die sich dem jeweiligen Kontext anpasst. So verändert sich beispielsweise der Soundtrack eines Games abhängig von Verhalten und Gesundheit der Spielfigur. Bei der Produktion kann intelligente Software, basierend auf Machine Learning, beispielsweise den Mastering-Prozess unterstützen.



2. Auffindbarkeit und Marketing

   Neben der Erstellung von Playlisten und relevanten Musikempfehlungen beim Streaming kann KI auch Labels bei der Suche nach neuen Hits behilflich sein, indem die unzähligen Songs, die am Tag auf Online-Plattformen hochgeladen werden, nach bestimmten Charakteristika abgesucht werden.



3. Kommunikation und Journalismus

   Genau wie es bei Finanznachrichten zum Teil schon heute passiert, kann KI auch im Bereich Musikjournalismus Redakteure unterstützen, indem sie enormen Mengen an Informationen scannt und relevante Datenpunkte automatisch identifiziert und bereitstellt. Die so gewonnene Zeit können Redakteure dann für komplexere Recherchen nutzen.

Erfolgsfaktor Datenverfügbarkeit

Unverzichtbar für die Umsetzung von KI-Anwendungen ist die Verfügbarkeit relevanter Daten. Ausschlaggebend hierfür sind zwei Faktoren: das Regulierungsumfeld sowie die Aufgeschlossenheit von Mediennutzern, ihre Daten zur Verfügung zu stellen, damit die KI lernen kann. Laut dem aktuellen "Media Consumer Survey" von Deloitte herrscht bei den deutschen Nutzern noch immer eher Zurückhaltung: Altersübergreifend sind 37 Prozent der Befragten bereit, für bessere Content-Empfehlungen ihre Daten zu teilen. Gleichzeitig bleibt der Anteil derer, die der Weitergabe grundsätzlich skeptisch gegenüberstehen, unverändert hoch. Dennoch ist die Bereitschaft zur Weitergabe von Daten in den vergangenen sechs Jahren signifikant und kontinuierlich gestiegen.

"Künstliche Intelligenz wird sich in den kommenden Jahren in der Musikindustrie weiter durchsetzen, denn viele Zweige der Branche können von der Technologie profitieren", sagt Klaus Böhm , Leiter des Bereichs Media & Entertainment bei Deloitte. "Wie in allen Kreativbranchen gilt es jedoch, KI-Lösungen mit Fingerspitzengefühl umzusetzen. Wichtig wird sein, dass vorhandene Bedenken nicht zu einer ausgeprägten Verweigerungshaltung oder rigiden Regulierungsschritten führen, die den Fortschritt blockieren. Denn die Musik hat schon immer stark von Veränderungen gelebt. KI reiht sich ein in die lange Tradition von Phonograph, Synthesizer und mp3. Zudem bleiben auch in Zeiten von Künstlicher Intelligenz menschliche Kreativität, Emotion und Bauchgefühl unerlässlich für die Musik."