Mit dem größer werdenden Angebot an KI (Künstlicher Intelligenz) in der Musikindustrie, entsteht die Möglichkeit viel Arbeit einzusparen und diverse Abläufe zu optimieren. Mit diesen Möglichkeiten kannst du verschiedene Arbeiten in deinem Label, aber auch als Selfpublisher*in und Künstler*in vereinfachen und optimieren.
Die hier vorgestellten Tools dienen lediglich als Beispiele und wir möchten dich ermutigen auch selbst zu recherchieren, denn jede*r hat andere Bedürfnisse und Anforderungen.
KI-Analyse
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-Musikanalyse:
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 Künstlerscouting zu verbessern.
Chartmetric:
bietet eine moderne Methode zum Nachverfolgen, Messen und Analysieren von Musikdaten. Es hilft wichtige Fragen über die Entwicklung der Musik zu beantworten, sodass weniger Zeit für die Analyse und mehr Zeit für die Strategieentwicklung aufgewendet werden kann.
KI-Talent-Scouting
Ebenso kann die Künstliche Intelligenz, bei der Identifizierung neuer Talente hilfreich sein. KI-Systeme können mithilfe von Datenanalysen herausfinden, welche Künstler*innen besonders vielversprechend sind und welches Potenzial sie haben. 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
Die Nutzung von Bild-KI’s bei Labels, kann zu einem Alleinstellungsmerkmal und einer einzigartigen visuellen Identität verhelfen. 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:
Promt-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
KI-Systeme können ebenso basierend auf dem Musikgeschmack und dem Verhalten der Hörer*innen Empfehlungen aussprechen, welche Musik für die Nutzer*innen besonders interessant sein könnte. KI-Systeme von verschiedenen Streaming-Plattformen nutzen Machine-Learning-Algorithmen, um personalisierte Musikempfehlungen für ihre Nutzer*innen zu erstellen. Es analysiert das Hörverhalten und die Vorlieben der Nutzer*innen und schlägt basierend darauf neue Musik vor, die den Nutzer*innen wahrscheinlich gefallen wird.
Zusammenfassung
Neben diesen Vorteilen gibt es jedoch auch Herausforderungen bei der Anwendung der Künstlichen Intelligenz. So ist beispielsweise die Qualität der Algorithmen stark abhängig von der Qualität der Daten, die angewendet werden. 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 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 möglich, von den Vorteilen der vielen verschiedenen KI-Tools zu profitieren.
