La plataforma está muy sobresaturada y para las discográficas que desean su próximo gran generador de dinero, clasificar todas esas pistas es una pesadilla imposible. Contratar a un puñado de artistas con la esperanza de que uno tenga un gran éxito también es una apuesta.
¿La solución? Algoritmos.
Un nuevo software llamado Música ha sido desarrollado para ejecutarse en servicios de transmisión, escaneando miles de canciones y categorizándolas según el género. Musiio también es capaz de encontrar similitudes entre una demostración en línea y un éxito existente en las listas de éxitos.
Otros algoritmos están entrenados para procesar patrones en datos digitales, donde grandes cantidades de actividad en línea pueden indicar un artista de tendencia. Por ejemplo, cuando una canción se usa en TikTok millones de veces, o una alta participación en el video de YouTube de un artista emergente.
El software se llama Sodatona y también puede detectar menciones en blogs de música, altos números de reserva para lugares y la cantidad de veces que se incluye una pista en listas de reproducción o listas de reproducción. La promoción de personas influyentes también es importante para ayudar a los sellos a encontrar nuevos artistas.
Si bien este tipo de tecnología solo ha surgido en los últimos tres años, la inteligencia artificial y los algoritmos han sido parte de la experiencia de escuchar música durante muchos más.
Piense en su lista de reproducción 'Discover Weekly' o en el tan esperado 'Spotify Unwrapped' que analiza sus hábitos de escucha anuales.
Estas listas de reproducción personalizadas recopilan toneladas de datos sobre sus hábitos de escucha para recomendar más música que se adapte a sus gustos.
El uso de algoritmos en la industria del streaming ha sido cuestionado con frecuencia. Por ejemplo, si los artistas saben que una canción solo necesita reproducirse durante 30 segundos para que cuente como una reproducción, entonces, por supuesto, comenzarán a colocar algunos de los mejores momentos de su álbum al comienzo de una pista.
En otros casos, el sesgo se ha destacado como un problema para los algoritmos musicales. Como siempre, quien codifique el algoritmo incorporará involuntariamente algunos de sus propios prejuicios, lo que significa que existen prejuicios raciales y de género en su interior.
A estudio Los algoritmos de recomendación mostraron que es más probable que aplicaciones como Spotify sugieran artistas masculinos que artistas femeninas. Sin embargo, estos sesgos pueden eliminarse, una vez identificados correctamente y abordados.
Cuando los algoritmos se quedan para descubrir artistas que hacen de la música sinónimo de los 40 principales actuales, ¿corremos el riesgo de escuchar nada más que lo mismo repetidamente?
Probablemente no, porque esto ya ha estado sucediendo en la música popular durante años.
Muchos creen que, si bien el uso de algoritmos está aumentando dentro de la industria de la música, todavía no van a dominar por completo.
Existen limitaciones sobre lo que la IA puede hacer con la música. Los géneros populares como el pop, el indie, el trap y el grime del Reino Unido se detectan fácilmente, pero los tipos de música cultural de nicho aún no se pueden clasificar bien.
Cuando se trata de cultura y arte, ambas experiencias muy subjetivas, parece que es necesario un toque humano para encontrar el verdadero talento. Por ahora.
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