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. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten
vl. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten

„No Hype KI“ wird unterstützt von ACPEYITSVKEBA GroupLenovoMicrosoftONTEC AI und der Universität Graz.


„Die Vorstellung, dass man dank KI seine Hausaufgaben nicht machen muss, ist grundfalsch. Ganz im Gegenteil: Gerade hier ist es essenziell, bei der Datenqualität und der gesamten IT-Architektur eine saubere Basis zu schaffen“, konstatiert Rainer Kalkbrener, CEO von ACP, im Staffelfinale der brutkasten-Serie “No Hype KI”.

Mit diesem Befund ist er in der Expertenrunde nicht alleine. Der Fokus verschiebt sich von theoretischen Machbarkeiten hin zu den harten Bedingungen für echten Business Value, so der Tenor.

Österreichs Status quo und der Weg aus der Sandbox

Hermann Erlach, General Manager Austria bei Microsoft, weist auf ein aktuelles Studienergebnis hin: Österreich befindet sich bei der KI-Nutzung weltweit in den Top 20. Während Konsument:innen die Technologie im privaten Alltag bereits intensiv nutzen würden, zeige sich im Unternehmensbereich – insbesondere im Mittelstand – jedoch noch Aufholbedarf bei der Adaption. Für Patrick Ratheiser, Director & Head of AI bei EY, ist dabei klar: Der wahre geschäftliche Mehrwert liege oft nicht in hochgradig gehypten Vorzeigeprojekten. “Es sind oft die unscheinbaren Machine-Learning-Lösungen und Prozessautomatisierungen, die den Unternehmen wirklich helfen”, sagt er.

Dennoch stecken derzeit viele Initiativen noch in isolierten Experimentierphasen fest. Sulejman Ganibegovic, CEO KEBA Digital, fordert daher mehr Risikobereitschaft, um Projekte aus der geschützten Laborumgebung in den produktiven Betrieb zu überführen. Sein Appell an die Entscheidungsträger:innen: „Lieber ist man einmal mutig und wagt den Schritt aus der geschützten Laborumgebung, anstatt sich zweimal feige davor zu drücken, endlich etwas Produktives umzusetzen“. Man müsse akzeptieren, dass auch eine KI-Lösung, die nicht zu 100 Prozent fehlerfrei funktioniert, bereits einen enormen Mehrwert liefern kann.

KI als unbestechlicher Spiegel der Datenqualität

Dass dieser Weg in die erfolgreiche Produktivität zwingend über saubere Datenstrukturen führt, ist breiter Konsens in der Runde. Kalkbrener warnt, dass die KI durch ihre weitreichenden Suchkapazitäten “schonungslos die Schwächen von bestehenden Systemen aufdeckt”. Denn ohne eine funktionierende Data-Governance, so der ACP-Chef “führt das am Anfang oft zu bösen Überraschungen, wenn plötzlich intern sensible Dokumente wie Gehaltslisten oder Passwort-Dateien dank KI für weite Teile der Belegschaft auffindbar werden.”

Auch Ratheiser betont, dass der bloße Import von unstrukturierten Firmendaten in ein KI-Sprachmodell keine Wunder bewirke: „Die Arbeit, die wir seit 20 Jahren bei der Datenqualität und beim Aufräumen versäumt haben, kann jetzt nicht einfach die KI für uns lösen“.

Regulierung: Innovationsbremse oder Türöffner?

Neben der internen Datenorganisation bestimmt auch der externe Rahmen maßgeblich, wie schnell KI im Unternehmensalltag ankommt. Ein differenziertes Bild zeichnen die Experten daher bei der Debatte um den europäischen AI Act. Für Ratheiser stellt das risikobasierte Regelwerk eine notwendige Basis dar, um den breiten Rollout von Use-Cases sicher skalierbar zu machen. “Ohne klare Policies und Governance sind autonome KI-Agenten im Unternehmen auf Dauer nicht steuerbar”, so der EY-Experte. Ähnlich pragmatisch sieht das Ganibegovic aus Sicht der Industrie. Er argumentiert, dass verbindliche Spielregeln gerade bei kritischen B2B-Infrastrukturen als Türöffner fungieren: „Wenn man KI in sensiblen Bereichen einsetzen möchte, braucht es einen Rahmen, der Vertrauen schafft. Klare Gesetze untermauern dieses Vertrauen und bringen Kunden dazu, sich für neue Anwendungen zu öffnen“.

Kalkbrener hingegen äußert sich deutlich kritischer. Er warnt, dass Regulatorien oft innovationsfeindlich seien und die Geschwindigkeit im Markt drosseln würden. “Man darf nicht den Fehler machen, aus Angst vor Regulierungen alle potenziellen Probleme schon im Vorfeld lösen zu wollen”, so der CEO. Europa verliere sonst in der globalen Wirtschaft an Wettbewerbsfähigkeit.

Der kulturelle Wandel: Menschen als „Manager von Agenten“

Letztlich entfalten aber weder saubere Daten noch die besten regulatorischen Rahmenbedingungen ihre Wirkung, wenn die Belegschaft nicht mitzieht – ein Befund, der sich übrigens wie ein roter Faden durch die gesamte “No Hype KI”-Staffel zog. Die massiven Auswirkungen auf die Unternehmenskultur bilden laut den Experten den entscheidenden Hebel für die Zukunft. Erlach prognostiziert den Aufstieg sogenannter „Frontier Firms“, die KI ganz selbstverständlich neben Kapital und menschlicher Arbeitskraft als elementaren Produktionsfaktor begreifen. Der organisatorische Durchbruch gelinge dann, „wenn jeder im Unternehmen beginnt, als Manager von Agenten zu agieren und den eigenen Job mithilfe von KI zu optimieren“. Mitarbeiter:innen, die diese Tools aktiv nutzen, würden vom Management als hochproduktiv wahrgenommen, während Verweigerer an Leistungsfähigkeit dramatisch zurückfielen.

Dass dieser Wandel die Teams bereits spürbar verändert, bestätigt Ganibegovic aus der Praxis: Wenn man ein AI-natives Team mit KI-Tools ausstatte, forme man quasi ein Team von „Avengers“ mit enormer Schlagkraft, das traditionelle Entwicklungszyklen im Softwarebereich massiv verkürzen könne. Um diesen Zustand jedoch flächendeckend zu erreichen, sei ein gezieltes Befähigen der Belegschaft notwendig, meint Ratheiser. Unternehmen müssten aktiv in den Aufbau von KI-Kompetenzen (Literacy) investieren, um Berührungsängste zu minimieren und den produktiven Umgang mit den neuen Werkzeugen strategisch im Arbeitsalltag zu verankern.

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