Mit dem wachsenden Angebot an KI (Künstlicher Intelligenz) in der Musikindustrie ergeben sich neue Möglichkeiten, Arbeit zu sparen und Prozesse zu optimieren. Ob für Labels, Selfpublisher*innen oder Künstler*innen – KI-Tools können Arbeitsabläufe vereinfachen und effizienter gestalten.
Die hier vorgestellten KI-Tools dienen nur als Beispiele. Wir empfehlen Dir, auch selbst zu recherchieren, um die Lösungen zu finden, die am besten zu Deinen Anforderungen passen.
KI-Datenanalyse
KI-Analysetools bieten viele verschiedene Wege, große Datenmengen zu analysieren und daraus Informationen zu gewinnen. KI-Systeme können etwa Daten von Streaming-Plattformen und sozialen Netzwerken auswerten, um herauszufinden, welche Künstler*innen gerade im Trend liegen und welche Musik bei welchen Zielgruppen besonders beliebt ist. Dies kann dazu beitragen, die Promotion und das Marketing zielgerichteter zu gestalten und die Zielgruppen besser zu erreichen.
Beispiele für KI-Datenanalyse-Tools:
- Soundcharts:
Soundcharts wird als Komplettlösung (Datenbank, Desktop, Mobile Apps & API) angeboten. Es vereint Echtzeit- und historische Musikkonsumdaten (Social-Media, Charts, Playlist, Airplay Monitoring) und ermöglicht es so, das Projektmanagement, Reporting und Künstler-Scouting zu verbessern. - Chartmetric:
Chartmetric bietet eine moderne Methode zum Nachverfolgen, Messen und Analysieren von Musikdaten. Es hilft, wichtige Fragen über die Entwicklung der Musik zu beantworten, sodass mehr Zeit in die Strategieentwicklung statt in die Datenanalyse investiert werden kann
KI-Talent-Scouting
Künstliche Intelligenz kann auch bei der Identifizierung neuer Talente hilfreich sein. Mithilfe von Datenanalysen identifizieren KI-Systeme vielversprechende Künstler*innen und bewerten ihr Potenzial. Auf diese Weise können neue Talente schneller und effizienter entdeckt und gefördert werden.
Beispiel für Talent-Scout-KI:
- Musiio:
Die Entwickler nennen sie den „Hit-Potenzial-Algorithmus“ und behaupten, sie sei nicht nur in der Lage, neue Musik zu klassifizieren und zu kategorisieren, sondern auch das Hit-Potenzial genau zu messen und die Tracks herauszufiltern, die am wahrscheinlichsten ein echter Hit werden, unabhängig davon, von wem oder woher sie stammen.
KI-Bildgestaltung
Bild-KI-Tools bieten Labels die Möglichkeit, einzigartige visuelle Identitäten zu schaffen. Es können Cover-Artworks erstellt werden, die sich an den spezifischen Vorlieben der Zielgruppe orientieren und somit für eine bessere Vermarktung der Musik sorgen. Durch die personalisierte Gestaltung der Cover-Artworks können Nutzer*innen gezielt angesprochen werden und sich emotional mit der Musik und dem Label verbunden fühlen. Zudem können Zeit und Kosten gespart werden, da diese Technologien automatisierte Prozesse und somit einen schnelleren Workflow ermöglichen.
Beispiele für KI-Bildgestaltungstools:
- Leonardo.ai:
Leonardo.ai ist eine prompt-basierte KI für die Bilderstellung, die dir die Verwendung eines allgemeinen oder fein abgestimmten KI-Modells ermöglicht, um alle Arten von produktionsreifen Bildern zu erstellen. Mit ein paar Klicks kannst Du Dein eigenes KI-Modell trainieren und Tausende von Variationen und Abweichungen von Deinen Trainingsdaten erzeugen. - Canva:
Ein Online-Grafikdesign-Tool, das für Social-Media-Posts, Cover-Artwork, Poster, Videos, Logos und vieles mehr verwendet werden kann. Es gibt viele vorgefertigte Vorlagen und Design-Elemente. - Adobe Sensei:
Sensei setzt die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens ein, um Erfahrungen zu vertiefen, den kreativen Ausdruck zu verbessern, Aufgaben und Arbeitsabläufe zu beschleunigen und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.
KI auf Streaming-Plattformen
Streaming-Plattformen nutzen Machine-Learning-Algorithmen, um personalisierte Musikempfehlungen basierend auf dem Hörverhalten und den Vorlieben der Nutzer*innen zu erstellen. Dies verbessert nicht nur die Nutzererfahrung, sondern bietet auch wertvolle Einblicke für Labels und Künstler*innen.
Neue Anwendungsbereiche von KI in der Musikindustrie
Neben den bereits genannten Einsatzmöglichkeiten wird KI zunehmend für kreative Prozesse genutzt. Beispielsweise können Kompositions-Tools wie AIVA oder Amper Music verwendet werden, um Melodien oder Hintergrundmusik zu generieren. Dies ist besonders nützlich für Werbekampagnen, Filmproduktionen oder Social-Media-Inhalte.
Ein weiterer Bereich ist das Management von Urheberrechten. KI-Tools können dazu beitragen, die Nutzung von Musik in digitalen Medien zu überwachen und Lizenzverletzungen schneller aufzudecken.
Zusammenfassung
Die Anwendung von KI in der Musikindustrie bietet zahlreiche Vorteile, birgt aber auch Herausforderungen. So ist beispielsweise die Qualität der Ergebnisse stark abhängig von der Qualität der Daten. Auch muss darauf geachtet werden, dass das Musiklabel die Daten ihrer Nutzer*innen datenschutzkonform verarbeitet.
Insgesamt bietet die Anwendung jedoch viele Möglichkeiten, um Deine Arbeit zu erleichtern und die Ergebnisse zu verbessern. Durch den Einsatz von KI können Musiklabels ihre Promotion und Vermarktung optimieren, ihre Zielgruppen besser erreichen und ihre Label-Identität prägen. Mit der richtigen Strategie und dem Einsatz hochwertiger Algorithmen ist es für Musiklabels und Selfpublisher*innen möglich, von den Vorteilen der vielen verschiedenen KI-Tools zu profitieren.
