Musiker finden echten Mehrwert in KI-Produktionswerkzeugen. Warum vertrauen sie ihnen also nicht?

Fragt man einen Raum voller Berufsmusiker, ob sie KI in ihrem Produktionsprozess einsetzen, gehen die meisten Hände hoch. Fragt man, ob sie den Unternehmen hinter diesen Werkzeugen voll vertrauen, wird es im Raum stiller.

Mehrere Umfragen aus dem Jahr 2025 und Anfang 2026 zeichnen dasselbe Bild. Knapp 60 % der Musiker nutzen inzwischen KI-Tools in ihrem Produktionsworkflow. Professionelle Musiker setzen KI häufiger ein als Hobbyisten. Unter Musikern, die mit ihrer Arbeit Einkommen erzielen, überwiegt der wirtschaftliche Nutzen dieser Tools den Nachteil in erheblichem Maß.

Umgekehrt ergab eine Umfrage von PRS for Music, dass 79 % der Musiker besorgt sind, dass KI-generierte Musik mit von Menschen geschaffener Musik konkurriert. 92 % sagten, KI-Tools sollten transparent machen, woher sie ihr Trainingsmaterial beziehen. Eine Studie von Deezer und Ipsos unter 9.000 Menschen in acht Ländern ergab, dass 73 % es für unethisch halten, wenn KI-Unternehmen urheberrechtlich geschütztes Material ohne Zustimmung der Künstler verwenden.

Hohe Akzeptanz und tiefe Verunsicherung existieren in diesem Bereich nebeneinander.

Woher das Misstrauen kommt

Die Verunsicherung ist nicht irrational. Sie hat einen ganz bestimmten Ursprung.

Generative KI-Plattformen erzeugen neue Musik, indem sie auf riesigen Bibliotheken vorhandener Aufnahmen trainiert werden. In den meisten Fällen hatten die Künstler, deren Werke verwendet wurden, kein Mitspracherecht, erhielten keine Vergütung und wussten nicht einmal, dass dies geschah. Große Labels haben Klagen gegen Plattformen eingereicht. Künstler haben sich öffentlich geäußert. In mehreren Ländern wird über Gesetze debattiert.

Das ist ein echtes ethisches Problem, das die Musikbranche zu Recht ernst nehmen sollte.

Doch die Geschichte, die sich in der öffentlichen Wahrnehmung festgesetzt hat, geht über das hinaus, was die Fakten hergeben. „KI-Musiktools“ ist in den Köpfen vieler Musiker zu einer einzigen Kategorie geworden und umfasst alles von Plattformen, die aus zusammengesuchten Daten vollständige Tracks generieren, bis hin zu Tools, die einem Produzenten helfen, den Mix auszubalancieren, den er über Wochen geschrieben und aufgenommen hat. Das ist nicht dasselbe.

Die notwendige Diskussion, um diesen Unterschied zu machen, hat größtenteils nicht stattgefunden. Und in ihrer Abwesenheit hat sich eine sehr nachvollziehbare Wut über eine Tool-Kategorie auf alle anderen übertragen.

Warum assistive KI eine ganz andere Diskussion ist

Wenn ein Produzent seine Stems in ein Mixing-Tool hochlädt, wie etwa Automix von RoEx, geschieht etwas ganz Spezifisches. Seine Musik wird auf Grundlage von Erkenntnissen und Best Practices der Musikproduktion verarbeitet. Die Musik anderer ist nicht beteiligt. Die KI lernt nicht aus Aufnahmen anderer Künstler. Sie erzeugt keine Inhalte, die mit menschlichen Kreativen konkurrieren. Sie übernimmt die technische Arbeit des Ausbalancierens von Pegeln, Formens von Frequenzen, Kontrollierens von Dynamik und liefert einen Mix und Master, der veröffentlichungsreif ist, oder eine Projektdatei für eine DAW, die geöffnet werden kann und als Grundlage für die letzten kreativen Feinarbeiten dient, die der Mix möglicherweise erfordert.

Die kreativen Entscheidungen des Musikers sind weiterhin die entscheidenden. Das Arrangement, die Sounds, das Gefühl des Tracks, die Entscheidungen, die ihn zu seinem eigenen machen. Die KI übernimmt die technische Ausführung, während der Mensch die Urheberschaft behält.

Das ist kategorial etwas anderes als ein System, das Millionen urheberrechtlich geschützter Songs verarbeitet und daraus neue Musik erzeugt. Die ethischen Verpflichtungen sind andere. Die Risiken sind andere. Die Beziehung zwischen dem Tool und der Arbeit des Künstlers ist eine andere.

Die vorherrschenden Anwendungsfälle unter KI-nutzenden Musikern spiegeln das wider. Stem-Separation, Mix-Unterstützung und Audioverarbeitung übertreffen die Generierung vollständiger Tracks durchweg um große Margen. Musiker fragen KI im Wesentlichen nicht darum, für sie zu schaffen. Sie bitten sie darum, ihnen zu helfen, besser zu schaffen.

Was die Branche falsch gemacht hat

Der Unterschied zwischen generativer und assistiver KI wird an den Stellen, an denen Musiker ihn tatsächlich lesen würden, selten erklärt - auf Produktseiten, beim Onboarding, in der Sprache, mit der beschrieben wird, wie die Tools funktionieren.

Das Ergebnis ist vorhersehbar - Musiker können grundlegende Fragen dazu, was mit ihrer Musik passiert, wenn sie sie hochladen, nicht mit Sicherheit beantworten. Diese Unsicherheit summiert sich. Sie beeinflusst Kaufentscheidungen, Kündigungsgründe und die Gespräche, die Produzenten miteinander führen.

Bei RoEx haben wir uns schon immer denselben Grundsätzen verpflichtet gefühlt. Wir verwenden hochgeladene Audiodaten nicht zum Trainieren unserer Modelle. Wenn ein Musiker seine Arbeit durch Automix verarbeitet, bleibt das Eigentum unverändert. Unsere Mix-Reports erklären in klarer Sprache genau, was an einem Track gemacht wurde und warum. Nichts funktioniert als Black Box. Wir haben ausführlich darüber geschrieben, wie wir damit umgehen.

Diese sollten Standarderwartungen sein. Sind sie aber nicht.

Was sich ändern muss

Die Musiker, die am ehesten langfristige, engagierte Nutzer von KI-Produktionswerkzeugen werden, sind diejenigen, denen ihre Arbeit am wichtigsten ist. Sie sind auch diejenigen, die am genauesten darauf achten, wie diese Tools gebaut werden und wer sie baut.

Ihr Vertrauen aufzubauen erfordert ein paar Dinge, die technisch nicht schwierig sind.

Datenrichtlinien in klarer Sprache, die verständlich erklären, was mit hochgeladenem Audio geschieht, geschrieben für Musiker und nicht für Compliance-Teams. Transparente Erklärungen dazu, wie KI-Verarbeitungsentscheidungen getroffen werden. Eine ausdrückliche öffentliche Zusage, Modelle nicht ohne informierte Einwilligung mit Nutzerinhalten zu trainieren. Und die Bereitschaft, den Unterschied zwischen assistiver und generativer KI klar und konsistent zu ziehen - im Marketing, im Onboarding und im Produktdesign.

Die Werkzeuge, die Musikern helfen, bessere Musik zu machen, existieren bereits. Die Vertrauensinfrastruktur, die um sie herum stehen sollte, holt noch auf. Das richtig hinzubekommen, ist nicht nur das ethisch Richtige. Es ist die Voraussetzung dafür, dass die langfristige Beziehung zwischen KI-Tools und den Menschen, die Musik machen, tragfähig ist.

Musiker verdienen es, genau zu wissen, womit sie arbeiten. Die Unternehmen, die diese Antwort leicht auffindbar machen, werden die sein, die noch stehen, wenn sich der Staub gelegt hat.

David Ronan ist der CEO und Gründer von RoEx, das KI-gestützte Mixing-, Mastering- und Analysetools entwickelt, die auf Forschung der Queen Mary University of London basieren.