Für Künstler, Labels und Verlage könnte die Technologie künftig dabei helfen, die Nutzung ihrer Werke durch KI-Systeme besser nachzuverfolgen und faire Vergütungsmodelle zu etablieren. Die Frage der Attribution – also der Zuordnung von KI-Ergebnissen zu den verwendeten Trainingsdaten – gilt derzeit als eine der größten Herausforderungen der KI-Musikindustrie. (musically)

Bedarfsmusik im KI-Zeitalter

KI-Musik verändert nicht nur, wie Songs entstehen. Sie verändert vor allem, wie Musik für konkrete Zwecke genutzt wird.

Mit Bedarfsmusik meine ich Musik, die nicht unbedingt als Kunstwerk gedacht ist, sondern eine Funktion erfüllt: für Social-Media-Clips, Werbung, Markenauftritte, Imagefilme, Podcasts, Produktvideos, Apps oder Events.

Früher musste man dafür passende Musik suchen, Lizenzen kaufen oder auf generische Stock-Musik zurückgreifen. Heute können Tools wie Suno und ähnliche KI-Systeme Musik viel gezielter erzeugen: für eine bestimmte Stimmung, Zielgruppe, Marke oder Plattform.

Gerade Social Media kann davon stark profitieren. Ein Reel braucht oft keinen kompletten Song, sondern einen starken Einstieg, einen klaren Rhythmus und einen perfekten Loop. Für verschiedene Formate lassen sich schnell Varianten erstellen: 6 Sekunden Hook, 15 Sekunden Reel-Version, 30 Sekunden Ad, Instrumental-Version oder eine Version mit mehr Energie, Emotion oder Luxusgefühl.

Auch für Brands entsteht dadurch ein spannendes Feld. Viele Unternehmen haben ein starkes visuelles Branding, aber kaum eine eigene Audio-Identität. KI-Musik könnte helfen, einen eigenen Markensound zu entwickeln: Intros, Outros, Soundlogos, Werbemusik oder Musikpakete für Kampagnen.

Besonders interessant wird das für Werbung und Performance-Marketing. So wie man heute Bilder, Texte und Hooks testet, könnte man künftig auch Musikvarianten testen: emotional, ruhig, frech, hochwertig oder energiegeladen.

Dadurch entstehen neue Geschäftsfelder: AI Music Producer für Marken, Sonic Brand Kits, Musikpakete für Creator, KI-gestützte Werbemusik oder Mood Music Management für bestimmte Zielgruppen und Situationen.

Natürlich ersetzt KI nicht automatisch gute Musikproduktion. Viele Ergebnisse können generisch wirken, und rechtliche Fragen bleiben wichtig. Aber die Verfügbarkeit verändert den Markt.

Meine These: KI-Musik wird vor allem dort stark wirken, wo Musik funktional gebraucht wird. Also nicht zwingend beim großen Kunstwerk, sondern bei Social Media, Werbung, Branding, Content-Produktion und digitalen Formaten.

Die Frage lautet künftig nicht mehr nur:

Welchen Song nehmen wir?

Sondern:

Welche Wirkung soll unser Sound erzeugen?

Die Musikergewerkschaft American Federation of Musicians (AFM) hat Klage gegen Universal Music Group und Warner Music Group eingereicht. Der Vorwurf: Die Labels hätten Aufnahmen von Gewerkschaftsmitgliedern im Rahmen ihrer KI-Lizenzvereinbarungen mit den Musik-KI-Unternehmen Suno und Udio ohne ausreichende Vergütung oder Transparenz für die beteiligten Musiker lizenziert.

Nach Angaben der AFM verstoßen die Deals gegen bestehende Tarifvereinbarungen, da die Aufnahmen für das Training generativer KI-Systeme genutzt werden, ohne dass die betroffenen Session-Musiker an den Erlösen beteiligt werden. Die Gewerkschaft fordert Schadenersatz und eine Offenlegung der verwendeten Aufnahmen.

Der Rechtsstreit verschärft die Debatte um die Nutzung urheberrechtlich geschützter Musik für KI-Training. Besonders brisant: Die Labels hatten selbst 2024 gegen Suno und Udio wegen mutmaßlicher Urheberrechtsverletzungen geklagt, später jedoch Lizenzvereinbarungen mit den Unternehmen geschlossen.

Quelle: Music-Ally/Musically, Reuters. (Reuters)

In den USA wurde Ende Mai der "Protect Working Musicians Act of 2026" vorgestellt. Der Gesetzentwurf soll unabhängigen Musikerinnen und Musikern mehr Möglichkeiten geben, kollektiv mit Streaming- und KI-Unternehmen über Vergütungen zu verhandeln. Hintergrund ist die Sorge, dass KI-Systeme Musikwerke zum Training nutzen, ohne die Urheber angemessen zu beteiligen. Parallel bleibt der Streit zwischen Verwertungsgesellschaften und KI-Anbietern wie Suno ein zentrales Thema. In Deutschland wird insbesondere der Fall zwischen der GEMA und Suno aufmerksam verfolgt; für Juni wird ein wichtiges Urteil erwartet.

Parallel zum rasanten Fortschritt generativer KI wächst in der Musikbranche die Debatte um Urheberrechte, Trainingsdaten und Vergütung deutlich. Große Branchenverbände und Verwertungsgesellschaften fordern zunehmend klare Regeln und vollständige Transparenz darüber, wie KI-Systeme mit geschützten Musikwerken umgehen.

Im Fokus steht dabei die Frage, wie kreative Leistungen im KI-Zeitalter fair vergütet werden können – insbesondere, wenn KI-Modelle mit bestehenden Werken trainiert werden und daraus neue Inhalte entstehen, die mit menschlicher Musik konkurrieren. Studien und Branchenanalysen warnen bereits vor spürbaren wirtschaftlichen Auswirkungen für Musikschaffende.

Gleichzeitig diskutiert die Branche erste Ansätze, KI-generierte Inhalte stärker zu kennzeichnen oder eigene Kategorien für „human-made“ Musik in Charts und Awards zu etablieren, um menschliche Kreativität klarer sichtbar zu machen.

Dabei wird deutlich, dass sich KI-Geschäftsmodelle immer stärker an Infrastruktur- und Nutzungslogiken ausrichten – mit steigenden Umsätzen, aber auch komplexer werdenden Kostenstrukturen rund um Compute, Pricing und Skalierung.

Ein aktueller Bericht der Financial Times beleuchtet die wachsende Debatte rund um künstliche Intelligenz in der klassischen Musikszene. Während einige Künstler KI als kreatives Werkzeug sehen, warnen andere vor einem möglichen Verlust menschlicher Kreativität und Arbeitsplätze.

Schon Komponisten wie Mozart oder Beethoven experimentierten mit den neuesten Technologien ihrer Zeit – heute übernehmen KI-Systeme wie Suno, Udio oder experimentelle Improvisations-KIs diese Rolle. Künstler nutzen KI zunehmend als kreativen Partner, etwa für Kompositionen, Stimmenklone oder interaktive Performances.

Gleichzeitig wächst die Sorge vor einer „Automatisierung der Kreativität“: Besonders Film-, TV- und Hintergrundmusik könnten stark von KI-generierten Werken verdrängt werden. Branchenvertreter fordern deshalb mehr Transparenz, klare Regeln für Trainingsdaten und faire Vergütung für Urheber.

Trotz aller Diskussionen sehen viele Experten auch Chancen: Live-Musik, menschliche Interpretation und echte Emotion könnten in Zukunft sogar an Bedeutung gewinnen. (ck)