31.07.2023

Wiener Startup Legitary bietet KI-gestützte Streaming-Analysen für die Musikindustrie

Mithilfe selbstentwickelter KI will Legitary für transparente Abrechnungen im Musik-Geschäft sorgen.
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Legitary-CEO Nermina Mumic
Legitary-CEO Nermina Mumic I Foto: Legitary/Hintergrund: Unsplash/Zarak Khan

Es ist kein Geheimnis: Musik-CDs verlieren immer mehr an Bedeutung, während die Streaming-Industrie boomt. Digitaler Musikkonsum bedeutet Datenfluss – Daten, die für alle außer den Konsument:innen die Monetarisierungsgrundlage bilden. Die Künstler:innen selbst, deren Management, Vertriebe und Labels sind Teil dieser Abrechnungskette.

Mutwillig oder nicht kann es hier zu Fehlern kommen. Jede beteiligte Partei möchte wissen, ob richtig abgerechnet wurde – ein eigentlich schwieriges und langwieriges Unterfangen, das meist nur den großen Playern möglich ist. Genau das möchte Legitary ändern und bietet verschiedene Dienstleistungen an, um Transparenz und Fairness auf dem Markt zu schaffen. Seit dem Sieg beim Wettbewerb Midem in Cannes hat sich beim Wiener Startup Einiges getan.

Gefragte Streaming-Analysen

Mittlerweile habe man über 650 Milliarden Streams analysiert. Legitary ist im B2B-Bereich tätig. Zu den Kunden zählen Labels, Vertriebe, Auditfirmen und Verlage. „Wir haben mit einigen der größten Musiklabels der Welt gearbeitet, also von Major bis Indie Labels“, sagt CEO und Mitbegründerin Nermina Mumic gegenüber brutkasten. Wer aller dabei ist, kann sie aufgrund von üblichen NDAs (Non Disclosure Agreement) nicht verraten. „Die Kunden sind grundsätzlich daran interessiert, das Low Key zu halten.“

Kürzlich habe man unter anderem mit Concord einen Vertrag für ihr Verlagsgeschäft abgeschlossen. Im Roster der Musikfirma finden sich Größen wie Daft Punk, Imagine Dragons, Cypress Hill oder BIA. Da sich der Kernmarkt für das Musikgeschäft in den Vereinigten Staaten liegt, gibt es eine Niederlassung neben dem Hauptsitz in Wien. Die Hälfte der Kunden seien in den USA. „Aus administrativen Gründen und um als Ansprechpartner verfügbar zu sein, ist die Präsenz vor Ort wichtig für uns.“

Das achtköpfige Unternehmen setzt bisher auf Bootstrapping. „Seit der Gründung haben wir noch keinen externen Investor am Cap Table“, erklärt Mumic. Man plane aber eine Investment-Runde, um stärker zu wachsen. „Wir haben in den letzten Monaten eine sehr starke Nachfrage durch unterschiedliche Marktentwicklungen erlebt. Wir sehen da gerade ein sehr starkes Momentum.“

Screening der eigenen Musiktitel

Unter den Dienstleistungen des Jungunternehmens findet sich unter anderem der Katalog Healthcheck: „Man sieht sich die bisherigen Abrechnungen der unterschiedlichen Musiktitel an und sucht nach größeren Abweichungen, wie zum Beispiel ob Streams fehlen, ob Fehler oder andere Diskrepanzen vorhanden sind“, schildert Mumic. Dies sei aber nur ein Teil. Gleichzeitig können Kunden die Performance ihres Katalogs mit der Industrie vergleichen. Dafür wurden unterschiedliche Scores entwickelt, die unter anderem auch die Datenqualität und Vollständigkeit berücksichtigen. Der Healthcheck wird von Labels vorgenommen, die wissen wollen, ob sie ihren Vertrieb wechseln sollten oder ihre Rechte verkaufen möchten.

Kontinuierliches Screening und Revenue Tracking bietet hingegen der Soft Auditing Service. Auf täglicher oder monatlicher Basis, je nachdem, wann die Abrechnung vorgenommen wird, werden die Daten ins System eingespeist. „Der Vorteil ist, dass man da nicht auf den nächsten Check warten muss, sondern dann gleich reagieren und Fehler beheben kann.“

Die durchschnittliche Abweichung bei den Streaming-Analysen liege bei etwa sieben Prozent. „Wenn man das hochrechnet auf den gesamten Streaming-Markt, dann geht es um mehr als einer Milliarde US-Dollar pro Jahr“, sagt Mumic. Man müsse allerdings zwischen Streaming-Diensten, den Regionen aber auch teilweise zwischen den Genres unterscheiden. Während bei gewissen Anbietern die Abweichungen im Schnitt bei über zehn Prozent liegen, seien es bei Anderen lediglich unter ein Prozent.

Legitary bietet Bewertung und Prognose

Das neueste Feature ist die Katalog Bewertung, die einen Blick nach vorne ermöglichen soll. Sie soll bei der Preisbestimmung Transparenz bieten. Hierfür nimmt sich Legitary einer Prognose von zukünftigen Einnahmen und einer Discounted Cash-Flow-Analyse an. „Hier fließen unterschiedliche Aspekte rein. Zum Beispiel: Wie hat der Katalog historisch performt?“, erklärt Mumic. Der große Vorteil bei Legitary: Dieser Ermittlungsprozess wird mithilfe von Künstlicher Intelligenz datengetrieben automatisiert. „Dadurch ist es skalierbar, sodass man auch den Ozean der kleinen Künstler:innen bedienen kann, die jetzt auch ihre Rechte bewerten können.“

Für solche Bewertungen gibt es konkret zwei Use-Cases. Nützlich ist es zu einem, wenn man seine gesamte Musik verkaufen möchte. Dies sei bei Justin Bieber der Fall gewesen, als er seine Song-Rechte für rund 200 Millionen US-Dollar verkaufte. Oder zur Bestimmung von Vorschuss-Zahlungen, wo man eruieren möchte: wie viel wird der Artist zum Beispiel nächstes Jahr einnehmen? „Wir haben mit diesem Service auf die Tendenz im Markt reagiert, wo Musik-IP (Geistiges Eigentum) eine sehr spannende Asset-Klasse geworden ist.“ Laut Mumic investieren mittlerweile Investment Fonds oder Private Equity Fonds in Musik.

In-House Analyse-Tools von Legitary

Das 2019 gegründete Unternehmen arbeitet mit selbst entwickelten KI-Modellen. Das Basis-Modell hat CEO und Mitbegründerin Nermina Mumic im Zuge ihrer Dissertation an der TU Wien entwickelt. Es ist in den USA, Kanada, Japan und Europa patentiert. Ein weiteres wurde bereits beantragt.

Die Idee stammt von Co-Founder Günther Loibl, der seit 30 Jahren in der Musikbranche tätig ist. Auf der CES in Las Vegas beklagte sich bei ihm der CIO einer Auditing-Firma über die immensen Datenmengen, die durch das Streaming entstehen. Für einen Audit müsse er sich Tausende Excel-Files anschauen. Auf der Suche nach einer smarten Lösung fand Loibl mit dem Statistik-Professor Peter Filzmoser den passenden Ansprechpartner.

Die damalige Unternehmensberaterin hat daraufhin ein Forschungsangebot per E-Mail erhalten. „Ich fand das superspannend und habe daraufhin meinen Job an den Nagel gehängt, um zurück an der TU zu Forschen“, sagt Mumic.

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Personen im Büro an Laptops
(c) Annie Spratt via Unsplash

„Wer heute in den Arbeitsmarkt einsteigt, wird von Anfang an gefordert. Das ist für junge Menschen eine große Chance, aber auch eine Herausforderung“, ordnet Rudolf Krickl, CEO von PwC Österreich, die Ergebnisse einer aktuellen Studie ein. Im Rahmen des globalen „AI Jobs Barometer 2026“ hat die Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PwC weltweit mehr als eine Milliarde Stellenanzeigen aus 27 Ländern auf sechs Kontinenten analysiert. Die Untersuchung soll aufzeigen, wie Künstliche Intelligenz (KI) Berufsprofile, Gehälter, Fähigkeiten und die Arbeitsproduktivität beeinflusst.

Neue Ansprüche bei Einstiegsjobs

Besonders stark zeigt sich der Wandel am Anfang der Karriereleiter. Für Einstiegspositionen erwarten Arbeitgeber in KI-geprägten Berufen zunehmend Fähigkeiten, die traditionell eher erfahrenen Fachkräften vorbehalten waren. Zu diesen gehört die Entwicklung fortgeschrittener, spezifisch menschlicher Kompetenzen wie kritisches Denken, Kooperationsfähigkeit, Veränderungsbereitschaft und Führungskompetenz.

Laut Studie machen solche traditionell seniorigen Fähigkeiten wie motivierende Führung, strategische Entscheidungsfindung oder Teambildung bereits 52 Prozent der neu geforderten Skills in KI-exponierten Einstiegsberufen aus. Bei Berufen mit geringem KI-Kontakt liegt dieser Anteil bei lediglich sieben Prozent. Die Studienautor:innen schreiben in diesem Zusammenhang von einer „Seniorisierung“ von Junior-Rollen. Während klassische Einstiegsjobs in stark betroffenen Branchen insgesamt stagnieren, verzeichnen solche „seniorisierten“ Einstiegspositionen, die mindestens zehn dieser neuen fortgeschrittenen Fähigkeiten verlangen, ein deutliches Wachstum von 35 Prozent. Dies zwingt Unternehmen und das Bildungssystem dazu, Berufseinsteiger:innen künftig anders zu fördern und zu begleiten.

Produktivität treibt Beschäftigungswachstum

Entgegen bekannter Befürchtungen, dass Künstliche Intelligenz in großem Stil Arbeitsplätze ersetzen wird, zeichnet der Bericht ein anderes Bild. Unternehmen mit hoher KI-Intensität verzeichnen nicht nur stärkere Produktivitätszuwächse, sondern bauen auch ihre Belegschaften schneller aus. Zwischen 2018 und 2025 stieg die Produktivität von Firmen mit starkem KI-Einsatz um 34 Prozent (im Vergleich zu 24 Prozent bei geringem Einsatz). Parallel dazu wuchs deren Beschäftigung um 52 Prozent, während Unternehmen mit geringer KI-Nutzung ihre Belegschaft nur um 36 Prozent vergrößerten.

PwC-Österreich-Chef Krickl zieht dazu eine historische Parallele: „Wir beobachten hier ein klassisches Muster der Wirtschaftsgeschichte. Auch die Industrialisierung hat kurzfristig Jobs verdrängt, langfristig aber deutlich mehr neue geschaffen, weil Produktivitätsgewinne Wachstum ermöglichen. Dieses Wachstum schafft wiederum neue Aufgaben und erhöht den Bedarf an qualifizierten Arbeitskräften“.

Zweigeteilter Arbeitsmarkt: „Professionalised“ vs. „Democratised“

Die Analysen deuten darauf hin, dass sich ein zunehmend zweigeteilter Arbeitsmarkt entwickelt. Auf der einen Seite stehen sogenannte „Professionalised Roles“ (professionalisierte Berufe), in denen KI Routineaufgaben übernimmt, wodurch menschliches Urteilsvermögen, Fachwissen und strategische Entscheidungen an Bedeutung gewinnen. Diese Berufsgruppen, zu denen etwa Personalvermittler:innen oder Jurist:innen gehören, wachsen weltweit mehr als doppelt so schnell wie „Democratised Roles“ (demokratisierte Berufe). In Letzteren standardisiert die Technologie Aufgaben so stark, dass sie auch für Nicht-Fachkräfte leichter zugänglich werden, was jedoch das Lohnwachstum dämpfen kann. Seit 2021 verzeichnen die professionalisierten Berufe eine um 42 Prozent raschere Gehaltsentwicklung als demokratisierte Positionen.

KI-Kompetenzen als Gehalts- und Einstellungsfaktor

Gleichzeitig erweisen sich spezifische KI-Kenntnisse als massiver Gehaltsfaktor. Stellen, die entsprechendes Fachwissen – wie Machine Learning oder Prompt Engineering – explizit verlangen, bieten weltweit einen durchschnittlichen Gehaltsaufschlag von 62 Prozent (nach 57 Prozent im Vorjahr). Zudem wächst die Nachfrage schnell: Binnen eines Jahres stieg die Anzahl der Stellenausschreibungen, die KI-Kompetenzen fordern, um 69 Prozent. Die Einstellung von KI-Spezialist:innen wuchs im Jahr 2025 weltweit achtmal schneller als der gesamte Arbeitsmarkt. Spitzenreiter ist die Technologie-, Medien- und Telekommunikationsbranche, in der 11,4 Prozent aller Stellenausschreibungen auf KI-Spezialist:innen abzielen.

Für Unternehmen bedeutet diese Entwicklung, dass sie sich vermehrt auf die menschlichen Erfolgsfaktoren konzentrieren müssen. Krickl betont in diesem Zusammenhang: „KI-Kompetenzen sind gefragter denn je, Menschen, die sie souverän einsetzen können, bleiben jedoch rar. Nicht die Technologie allein macht Unternehmen erfolgreicher, sondern die Menschen, die sie sinnvoll einsetzen. KI-Tools kann heute jedes Unternehmen kaufen – kritisches Denken, Urteilsvermögen und Teamfähigkeit nicht. Wer jetzt in diese Fähigkeiten investiert, verschafft sich einen Vorsprung, der in den kommenden Jahren weiter an Wert gewinnen wird“.

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