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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Die Stadtwerke Klagenfurt versorgen die Region unter anderem mit Strom, Gas, Fernwärme, Wasser und verantworten den öffentlichen Personennahverkehr. © Stadtwerke Klagenfurt

Ob E-Mails, vertrauliche Kunden-Dokumente oder interne Richtlinien: Viele österreichische Unternehmen haben verstanden, dass der Einsatz von künstlicher Intelligenz unausweichlich wird, stehen allerdings vor der Herausforderung, KI sicher in die eigenen Arbeitsabläufe zu integrieren. Bei den Stadtwerken Klagenfurt entschied man sich bewusst gegen Standard-Lizenzen externer US-Hyperscaler und entwickelte stattdessen eine maßgeschneiderte Inhouse-Lösung: den „Stadtwerke GPT“, auch liebevoll „Susi-Sorglos“ genannt.

Die Vision: Ein DSGVO-konformer „Büro-Buddy“

Das Hauptziel war von Beginn an klar definiert: eine sichere Umgebung zu schaffen, in der Mitarbeiter:innen Bedenken bezüglich des Datenschutzes komplett ausräumen können. „Wir wollten unseren Mitarbeitern einen souveränen, DSGVO-konformen Chatbot anbieten, den sie komplett bedenkenlos nutzen können, wo sie personenbezogene Daten von Kunden reinkopieren und vertrauliche Dokumente hochladen können“, erklärt Peter Weratschnig, IT-Bereichsleiter der Stadtwerke Klagenfurt.

Neben der Chatbot-Funktion dient die KI als intelligenter „Büro-Buddy“. Über ein Retrieval-Augmented-Generation-System (RAG) wurden ca. 2.000 Seiten an internen Dokumenten, von Konzernrichtlinien bis hin zu IT-Anleitungen, eingebunden, um Fragen zu regulatorischen Vorgaben oder Systembedienungen direkt zu beantworten.

Der Gamechanger: Die Austria Wirtschaftsservice (aws)-Förderung

Das Projekt hat man nicht alleine umgesetzt, sondern entstand durch den Kontakt mit dem Wiener KI-Startup BReact, das 2022 von Raphael Fakhir und Nemanja Klincov gegründet wurde. Der entscheidende Impuls für die Realisierung lag in der Förderlandschaft. Denn das finanzielle Gesamtinvestment bewegte sich im fast sechsstelligen Bereich, erklärte Weratschnig im Interview.

Hier kam die IÖB-Toolbox-Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) als entscheidender Beschleuniger ins Spiel. „Ohne diese Förderung hätten wir es nicht gemacht“, betont Weratschnig rückblickend. Die Förderung reduzierte das finanzielle Risiko für die Stadtwerke entscheidend und machte den Weg frei für die gemeinsame Entwicklung mit dem Startup.

Das Förderungsprogramm aws IÖB-Toolbox richtet sich an öffentliche Beschaffer und hat den Zweck, die Planung und Umsetzung von IÖB-Challenges als innovativem Instrument der Markterkundung, juristische und/oder technische Expertise für die Erstellung von Unterlagen für eine geplante Ausschreibung (Modul Prepare), sowie die Durchführung von innovativen Beschaffungen (Modul Transfer) zu ermöglichen. Damit sollen Anreize für eine verstärkte Innovationsnachfrage durch den öffentlichen Sektor gesetzt werden, insbesondere für Vorhaben mit positiven Beiträgen in den Bereichen Nachhaltigkeit und Digitalisierung.

Europäische KI-Architektur On-Premise

Auch technisch setzten die Partner auf digitale Souveränität: Als Sprachmodell dient ein Modell des französischen KI-Unternehmens Mistral, das Mitte des Jahres auch das Linzer Startup EmmiAI kaufte. Die Datenhaltung erfolgt laut Weratschnig ausschließlich On-Premise in eigenen IT-Systemen. Lediglich die reine GPU-Rechenleistung wird bei einem italienischen Anbieter angemietet. „Sobald das Modell nachdenkt, tut es das in dieser Infrastruktur ohne persistente Datenspeicherung. Danach sind keine Datenspuren außerhalb unseres IT-Systems zu finden“, erklärt der IT-Bereichsleiter. Das Resultat ist der angestrebte „Susi Sorglos“-Bot für den internen Arbeitsalltag.

Große Begehrlichkeiten & wertvolle Erkenntnisse

Nach der schrittweisen Bereitstellung als internes Web-Service stieß das Tool auf enormes Interesse in den Fachbereichen. Neben Fachfragen zu Richtlinien entstehen bereits Ideen für eigene Teil-Wissensdatenbanken oder interaktive Schulungsassistenten.

Gleichzeitig liefert das Projekt wertvolle Erkenntnisse für künftige KI-Initiativen. „Der Benefit aus unseren Lessons Learned ist fast ebenso hoch einzustufen wie das Tool an sich“, fasst Weratschnig zusammen. Seine zentralen Ratschläge an andere Unternehmen: Von Beginn an die eigene IT-Architektur und Lieferkette der Dienstleister genau prüfen sowie die Qualität der zugrundeliegenden Analog-Dokumente gründlich analysieren.


Disclaimer: Dieser Artikel ist im Rahmen einer Medienbeauftragung mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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