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KI in der Musik zwischen Empfehlung und Erschaffung – Wie Algorithmen über Sichtbarkeit entscheiden

Praxisnaher Workshop zu KI-gestützten Musikempfehlungssystemen, der Analyse, Kategorisierung und Sichtbarkeit von Musik sowie deren Auswirkungen auf Musiker:innen, Rechte und digitale Infrastrukturen

Beschreibung

Dieser praxisnahe Workshop richtet sich an Studierende, Musiker:innen und Musikwirtschaft-Interessierte sowie alle Interessierte aus der Allgemeinbevölkerung.

KI hat zwei Gesichter in der Musik: Sie wählt aus, was wir hören, und sie erschafft zunehmend eigene Songs. Dieser Workshop verbindet technische Grundlagen mit gesellschaftlicher Einordnung und praktischen Handlungsoptionen.

Im ersten Teil verstehen wir, wie Empfehlungssysteme funktionieren - von Collaborative Filtering über Audio-Features bis zu Kontextdaten. Anhand der Spotify/Echo-Nest-Story wird deutlich, warum Daten über Musik zu einem strategischen Gut geworden sind und wer darüber entscheidet.

Im zweiten Teil widmen wir uns generativer KI: Von KI-Bands auf Streamingplattformen über Deezer-Statistiken bis zu Hintergrundmusik in Social Media. Wir diskutieren Chancen und Risiken und beleuchten die aktuelle Rechtslage (GEMA-Klagen gegen Suno und OpenAI).

Ablauf: 

  1. Einstieg: Musik und KI im Alltag - Erste Annäherung an die unterschiedlichen Perspektiven auf KI.
  2. Wie Maschinen Musik analysieren und empfehlen - Empfehlungslogiken, Klang- und Bedeutungsanalyse sowie Einblicke in technologische Grundlagen.
  3. Daten, Plattformen und KI als Gatekeeper - Strategische Bedeutung von Musikdaten, Einfluss von Plattformen auf Sichtbarkeit und die Rolle von KI.
  4. KI-generierte Musik und ihre Erkennung - Entwicklungen im Streaming und wie KI-generierte Musik erkennen.
  5. Chancen, Risiken und rechtliche Fragen: Trainingsdaten, Urheberrecht, Lizenzmodelle sowie aktuelle rechtliche und wirtschaftliche Implikationen.
  6. Was ist Musik? Handlungsoptionen und Ausblick - Diskussion über Kreativität und Autorschaft, konkrete Orientierung für Hörer:innen, technische Vertiefung und abschließende Fragerunde.

 

Referentin

Agnes Chung ist eine in Hamburg lebende Music-Innovation-Strategistin und Referentin mit über 20 Jahren Musikbranche-Erfahrung, Co-Gründerin des KI-Metadata-Startups musicube, Dozentin für Musikmanagement und Innovation an der Macromedia University sowie Mitglied im Vorstand von Hamburg Music Business e.V.

 

 

Zielgruppe(n)

Studierende, Musiker:innen und Musikwirtschaft-Interessierte sowie alle Interessierte aus der Allgemeinbevölkerung

Termine

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Dienstag, 10.11.2026
schedule 11:00 - 14:00
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