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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Neue Studie zum Daten- und KI-Arbeitsmarkt in Österreich. (c) AdobeStock

Ein bemerkenswertes Paradoxon prägt den aktuellen Daten- und KI-Arbeitsmarkt: Obwohl Künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt gerade erst neu ordnet, sucht dieser dafür fast ausschließlich nach langjähriger Berufserfahrung, der Nachwuchs wird weitgehend außen vor gelassen. Das belegt die aktuelle Studie „Daten & KI im Arbeitsmarkt 2026 – Österreich“ von Nejo und data:unplugged.

Für den Report wurden knapp 25.000 im Mai 2026 ausgeschriebene Jobs auf Basis der DAISY-Ontologie (Data & AI Skills Ontology) analysiert. Die Zahlen zeigen auch: Österreich treibt den Wandel mit einem KI-Stellenanteil von 4,5 Prozent zwar etwas schneller voran als Deutschland (4,0 Prozent) – verdeutlicht aber in besonders extremer Form, wie schwer der Karrierestart für Berufseinsteiger derzeit ist.

„Müssen die nächste Generation importieren“

Die KI-Branche bleibt paradox. Zwar reichen oft praxisnahe Ausbildungen wie eine HTL, HAK oder eine Lehre formal völlig aus, um die Anforderungen der Unternehmen zu erfüllen – doch die Türen bleiben für Einsteiger trotzdem meist verschlossen. Aufgaben, die früher von Berufseinsteigern übernommen wurden, erledigt die KI heute selbst. Die Zahlen sprechen für sich: Nur 72 von 1113 Daten- und KI-Stellen richten sich an Berufseinsteiger, ein Anteil von 7,7 Prozent. Das Verhältnis von Junior zu Senior-Stellen liegt damit bei eins zu sechs.

Maximilian Fischer, Head of Business Development bei data:unplugged, warnt vor dieser Entwicklung: „Die österreichische Wirtschaft sucht erfahrene KI-Fachkräfte in großem Stil – baut die eigene Nachwuchspipeline aber kaum auf. Wenn wir die Junior-Quote nicht erhöhen, verschieben wir den heutigen Fachkräftemangel in drei bis fünf Jahren auf die nächste Kohorte – und müssen die nächste Generation importieren, statt sie im Land auszubilden“.

(c) Daisy Report 2026.

Der versteckte KI-Arbeitsmarkt

Nur rund 10 Prozent (110 von 1113) der untersuchten Daten- und KI-Stellen tragen einen expliziten Titel wie beispielsweise AI Engineer. Die übrigen Stellen verbleiben klassisch: Controller:in, Berater:in oder Software Engineer. Inhaltlich werden aber Kompetenzen gefordert, die vor wenigen Jahren spezialisierten Daten- und KI-Rollen vorbehalten waren.

„Wer ausschließlich nach ‚Data Scientist’ oder ‚AI Engineer’ filtert, übersieht 90 Prozent des KI-Arbeitsmarktes“, sagt Aloisious Caraet, Principal Data Scientist bei Nejo und Hauptautor der Studie. „Die KI-Karriere beginnt heute selten mit einem Titelwechsel – sie entsteht durch die Anreicherung des bestehenden Berufsbildes.“

Mehr als die Hälfte der Stellen in Wien

Die offenen Daten- und KI-Stellen stammen zumeist nicht von reinen Tech-Unternehmen. Insgesamt verteilen sich die Inserate auf 495 Unternehmen. Hinter der IT-Branche (354 Stellen) suchen vor allem der Finanzsektor (88) und die Unternehmensberatung (83) nach KI-Personal. Geografisch konzentriert sich der Markt mit 63 Prozent aller Ausschreibungen deutlich auf Wien. Graz verzeichnet hingegen die technisch anspruchsvollsten Profile: Hier werden im Schnitt 5,4 spezifische Daten- und KI-Skills pro Position gefordert.

Werkzeuge sind zweitrangig: Der Fokus liegt auf KI-Verständnis

Bei den Programmiersprachen dominiert Python und wird in fast jeder dritten Stelle gefordert – knapp doppelt so häufig wie Java. Bei den Cloud-Plattformen führt Microsoft Azure vor AWS. Auch bei generativer KI liegt Microsoft mit GitHub Copilot als meistgenanntem Werkzeug vorn. Der größte fachliche Schwerpunkt des Marktes liegt mit 39,7 Prozent auf dem Data Engineering, was den aktuellen Fokus auf den Aufbau von Dateninfrastruktur zeigt.

Dennoch ist das konzeptionelle Verständnis oft wichtiger als die Beherrschung einzelner Programme: Fast die Hälfte aller geforderten Kompetenzen entfällt auf allgemeine Wissensgebiete und Methoden, wobei „Künstliche Intelligenz“ zu den fünf meistgenannten Begriffen zählt.

Das unterstreicht auch Simona Hübl, Geschäftsführerin von Nejo: „Unternehmen suchen aktuell vor allem konzeptionelle Fähigkeiten, und erst zweitrangig nach spezifischen Tool-Kenntnissen. Gefragt ist, wer Daten- und KI-Konzepte im Grundsatz versteht und tool-unabhängig sicher anwenden kann.

(c) Daisy Report 2026.

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