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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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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