Posted: 04 Aug. 2021 4 Lesezeit

Media Sector Briefing: KI in der Musikindustrie – Eine Bestandsaufnahme

Künstliche Intelligenz (KI) hat seit langem auch die Musikindustrie erreicht – und dabei so manche Diskussion ausgelöst. Denn die Anwendungsfelder von KI sind ebenso unterschiedlich wie die Bedenken von Kreativen, Konsumenten und Datenschützern. Fest steht: Künstliche Intelligenz verspricht potenziell Nutzen entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Voraussetzung ist eine verantwortungsvolle Umsetzung von KI-Anwendungen sowie ein sensibler Umgang mit Nutzerdaten. 

Ob maschinelles Lernen, Natural Language Processing (NLP)  oder Deep Learning: Wie in anderen Branchen kommt Künstliche Intelligenz auch in der Musikindustrie in zahlreichen technologischen Spielarten zum Einsatz. Umgesetzt werden Lösungen sowohl als eigenständige KI-Apps als auch mittels smarter Technologien im Hintergrund, die neue und bestehende Dienste für Anwender und Konsumenten optimieren.

 

Zahlreiche Anwendungsfelder

 

Die Einsatzbereiche von Künstlicher Intelligenz in der Musikindustrie sind vielfältig. Einen strukturieren Überblick ermöglicht die Unterscheidung der relevanten Use Cases nach drei wesentlichen Kategorien:

Komposition und Produktion

Bei der Schaffung von Musik kann Künstliche Intelligenz bereits heute ein mehr oder weniger bedeutender Teil des Kreativprozesses sein. KI-basierte „virtuelle Musiker“ erzeugen selbständig Musik auf Basis von Deep Learning. „Adaptive Musik“ passt sich dagegen dem jeweiligen Kontext an und wird häufig in Games und Virtual-Reality-Videos verwendet. So verändert sich beispielsweise der Soundtrack eines Egoshooters abhängig vom Verhalten und der Gesundheit der Spielfigur. Und auch beim Mastering kommt KI zum Einsatz. Basierend auf Machine Learning repliziert eine intelligente Software den manuellen Mastering-Prozess.

Auffindbarkeit und Marketing

Die Auswahl aus Millionen Songs macht die Auffindbarkeit relevanter Musik auf Streaming-Plattformen zur großen Herausforderung. Orientierung bietet hier seit Längerem bereits die Erstellung personalisierter Playlisten durch KI. Dabei lernt die zugrundeliegende Künstliche Intelligenz ständig dazu, indem sie riesige Mengen anonymisierter Nutzerdaten sammelt, eine vergleichende Analyse durchführt und auf dieser Basis neue Inhalte vorschlägt. Auch bei der Bewertung des Erfolgspotenzials von Künstlern unterstützt heute KI. Waren früher Artists & Repertoire (A&R) Manager bei der Suche nach musikalischen Trends allein von ihrer Erfahrung und ihrem Bauchgefühl abhängig, so analysieren heute Machine-Learning-Algorithmen Streaming-, Social Media- und Tour-Daten. 

Auch Rückschlüsse auf Erfolgsaussichten neuer Songs sind auf Grundlage von KI möglich. Das kanadische Unternehmen HITLAB zerlegt Musik mit seinem Tool „Music Digital Nuance Analysis (DNA)“ in 83 unterschiedliche Attribute und gleicht diese mit den Klangmustern populärer Hits ab. Hierzu steht eine historische Datenbank aller Musikgenres mit Millionen von Songs zur Verfügung, um jene gemeinsamen Charakteristika zu identifizieren, die typischerweise vom menschlichen Gehirn goutiert werden. Auf diese Weise lassen sich jene neuen Songs ermitteln, die das größte Sympathiepotenzial für den gewünschten Zielmarkt haben.

Kommunikation und Journalismus

KI-basierter Journalismus kommt bislang vor allem bei Finanznachrichten zum Einsatz. Hier unterstützt Künstliche Intelligenz die Redakteure durch das Scannen enormer Mengen von Informationen sowie durch die automatisierte Bereitstellung relevanter Datenpunkte. Journalisten gewinnen auf diese Weise Zeit für komplexere Recherchen und können ihren Output erhöhen. Unter Musikredakteuren sind KI-basierte Lösungen derzeit noch kaum verbreitet, grundsätzliches Potenzial ist jedoch auch hier vorhanden.

 

Sensibles Umfeld

 

Stärker als die meisten anderen Sektoren lebt die Musikindustrie von Emotion, Individualität und Kreativität. Kritiker sehen diese Attribute durch den zunehmenden Einsatz von KI gefährdet. Ihre Argumente: Der künstlerische Anspruch der Kreativbranche stände im Widerspruch zum technisierten Charakter von Künstlicher Intelligenz. Stattdessen würden Algorithmen den Trend zum Mainstream verstärken. So befürchten kritische Beobachter, dass viele Überraschungshits früherer Tage heute durch das Raster der Algorithmen fallen könnten. Ob KI tatsächlich den weltweiten Erfolg komplexer, ausladender Kompositionen wie Bohemian Rhapsody von Queen oder den Hits von Pink Floyd verhindert hätte, wird sich gleichwohl nie beweisen lassen.  

Und doch zeigt die vorhandene Skepsis, wie wichtig gerade in der Musikindustrie eine sensible Umsetzung von KI ist. Künstlern und Publikum darf keinesfalls der Eindruck vermittelt werden, dass Algorithmen zu einem bestimmenden Faktor geworden sind. Anderenfalls besteht die Gefahr, dass Musik ihre kreative Anziehungskraft verliert. Anderseits zeigen die oben beschriebenen Anwendungsfelder das riesige Potenzial von KI für Musiker, Konsumenten, Produzenten und Vertriebe. Künftig wird die Kunst darin bestehen, ein intelligentes Nebeneinander von Kreativität, Algorithmen und kuratierten Inhalten zu etablieren.

 

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. Tatsächlich setzen Regelungen zum geistigen Urheberrecht und kreativen Eigentum Grenzen, beispielsweise bei der Analyse existierender Musikstücke. Und auch der Entwurf der EU-Kommission zur Regulierung von KI lässt eher eine strengere Auslegung bei Ausnahmen und Spielräumen erwarten. 

Wie stehen Konsumenten zum Umgang mit persönlichen Daten im Medienumfeld? Wichtige Hinweise geben in diesem Kontext die Ergebnisse des Deloitte Media Consumer Survey . Im Mai 2021 wurden in Deutschland 2.000 Konsumenten befragt, ob sie für gezielte Content-Empfehlungen ihre Nutzungsdaten weitergeben möchten. Die Rückmeldungen zeigen ein gemischtes Bild: Altersübergreifend sind 37% der Befragten bereit, für bessere Content-Empfehlungen ihre Daten zu teilen. Gleichzeitig bleibt der Anteil derer, die der Weitergabe grundsätzlich skeptisch gegenüberstehen, unverändert hoch (s. Abb. 1). Auf der anderen Seite ist die Bereitschaft zur Weitergabe von Daten in den vergangenen sechs Jahren signifikant und kontinuierlich gestiegen. Die Zahlen zeigen aber: Datenschutz und -sicherheit bleiben ein sensibles und relevantes Thema, gerade bei älteren Mediennutzern ist die Zurückhaltung groß.

Abb. 1: Bereitschaft von Mediennutzern in Deutschland, für gezieltere Empfehlungen Daten weiterzugeben

 

KI als zusätzliches Instrumentarium

 

Skeptiker legen ihrer Kritik ein Szenario zugrunde, in dem Künstliche Intelligenz in der Musikindustrie die beherrschende Rolle spielt. Die bereits dargestellten Spezifika der Branche sowie Grenzen der Datenverfügbarkeit setzen jedoch absehbar einen anderen Entwicklungsverlauf in Gang. Künstliche Intelligenz wird sich als zusätzliches, innovatives Instrumentarium in zahlreichen Anwendungsfeldern der Musikindustrie weiter etablieren. Allerdings wird KI nicht als primäres Werkzeug, sondern in der Hauptsache komplementär genutzt. Die Musikindustrie der Zukunft wird geprägt sein von einem Nebeneinander etablierter Prozesse und neuen, intelligenten Anwendungen. 

Damit vereinfacht Künstliche Intelligenz Arbeitsabläufe, sie objektiviert Entscheidungen und eröffnet zusätzliche, kreative Möglichkeiten. Sie wird aber keinesfalls das kreative Schaffen von Musikern, die Erfahrung von A&R-Managern oder die Expertise von Musikjournalisten komplett ersetzen. Der Mensch bleibt der wesentliche Faktor, KI-Tools zeigen ihm aber zusätzliche Handlungsoptionen auf und helfen bei der Entscheidungsfindung. 

 

Fazit: Bewährtes stärken, Neues zulassen

 

Künstliche Intelligenz wird sich in den kommenden Jahren in der Musikindustrie weiter durchsetzen und dort in vielen Bereichen Nutzen stiften. Wie in allen Kreativbranchen gilt es jedoch, KI-Lösungen mit Fingerspitzengefühl umzusetzen und deren Einsatz richtig zu kommunizieren. Wichtig wird sein, dass vorhandene Bedenken nicht zu einer ausgeprägten Verweigerungshaltung oder rigiden Regulierungsschritten führen, die den Fortschritt der Musikindustrie blockieren. Denn die Musik hat schon immer stark von Veränderungen gelebt. KI reiht sich ein in die lange Tradition von Phonograph, Synthesizer und mp3. Auch deren Aufkommen hatte einst Irritationen, Ängste und sicher auch die eine oder andere Verwerfung ausgelöst, aber gleichzeitig die Musik ein Stück weit demokratisiert.

Auch in Zeiten von Künstlicher Intelligenz werden menschliche Kreativität, Emotion und Bauchgefühl die Musikindustrie entscheidend prägen. Gleichzeitig eröffnet die Technologie neue musikalische Horizonte, beispielsweise beim KI-unterstützten Komponieren oder beim Entdecken neuer Songs über intelligente, individuelle Playlisten. Bedenken wie eine zu starke Orientierung am Mainstream als Begleiterscheinung von Künstlicher Intelligenz sind keinesfalls abstrakt und müssen ernst genommen werden. 

 

Mitarbeit an diesem Sector Briefing: 

Franciska Anna Bulang

Junior Staff

fbulang@deloitte.de

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Klaus Böhm

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Director | Media & Entertainment

Klaus Böhm verantwortet als Director die Media & Entertainment Practice von Deloitte. Er berät Unternehmen in den Bereichen Konvergenz von Medien & Telekommunikation, Geschäftsmodelle auf digitalen Plattformen, Kundenbindung in der Medienindustrie und Organisation- & Prozessoptimierung. Herr Böhm verfügt über eine mehr als zwanzigjährige Erfahrung in der Medienindustrie. Er arbeitete im Management diverser internationaler Medienkonzerne und war dort in den Bereichen Programm, Strategie, Technologie und Operations tätig. Bevor Herr Böhm 2006 zu Deloitte Consulting kam, war er Mitglied der Geschäftsführung eines deutschen Rundfunkveranstalters und bereitete dessen Präsenz auf digitalen Plattformen vor.

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Olly Salzmann ist Geschäftsführer der Deloitte KI GmbH. Olly hat mehr als 15 Jahre Erfahrung in den Bereichen Process Bionics, eDiscovery, Applied Data Analytics & KI und mehr als 18 Jahre in der Informatik und allgemeinen IT. Er verfügt über umfangreiche Kenntnisse in der Leitung großer eDiscovery- und komplexer Data Analytics Projekte sowie in der Beratung von Kunden bei der Umsetzung von Anwendungsfällen der Angewandten KI, indem er einzelne KI-Finanzierungs- und Gründungssignale in Europa analysiert und entschlüsselt, um zu antizipieren, wohin sich die Märkte entwickeln und Geschäftsmöglichkeiten entstehen.

Ralf Esser

Ralf Esser

Leiter | TMT Insights Deutschland

Ralf Esser koordiniert bei Deloitte den Bereich Industry Insights für die Telekommunikations-, Medien- und Technologiebranche. Er verfügt über mehr als 18 Jahre Erfahrung als Analyst in der TMT-Industrie. Ralf Esser ist Autor und Co-Autor zahlreicher Studien, Fachartikel und Buchbeiträge. Er tritt als Referent bei Fachveranstaltungen und Konferenzen auf. Der aktuelle Schwerpunkt seiner Tätigkeit liegt in den Bereichen Virtual und Augmented Reality, Smart Home sowie Digital Media. Ralf Esser studierte Volkswirtschaftslehre an der Universität zu Köln.