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

Fragt man einen Raum voller aktiver Musiker, ob sie KI in ihrem Produktionsprozess nutzen, werden die meisten Hände nach oben gehen. Fragt man, ob sie den Unternehmen hinter diesen Tools voll und ganz vertrauen, wird es im Raum ruhiger.

Mehrere Umfragen im Jahr 2025 und Anfang 2026 zeichnen dasselbe Bild. Fast 60 % der Musiker nutzen mittlerweile KI-Tools in ihrem Produktions-Workflow. Professionelle Musiker setzen KI häufiger ein als Hobbymusiker. Unter Musikern, die mit ihrer Arbeit Geld verdienen, überwiegt der wirtschaftliche Vorteil der Nutzung dieser Tools den Nachteil bei weitem.

Umgekehrt ergab eine Umfrage von PRS for Music, dass 79 % der Musiker besorgt darüber sind, dass KI-generierte Musik mit von Menschen geschaffener Musik konkurriert. 92 % gaben an, dass KI-Tools transparent machen sollten, woher sie ihr Trainingsmaterial beziehen. Eine Studie von Deezer und Ipsos unter 9.000 Personen 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 koexistieren in diesem Bereich.

Woher das Misstrauen kommt

Die Sorge ist nicht unbegründet. Sie hat einen ganz bestimmten Ursprung.

Generative KI-Plattformen erstellen neue Musik, indem sie mit riesigen Bibliotheken bestehender Aufnahmen trainiert werden. In den meisten Fällen hatten die Künstler, deren Werke verwendet wurden, kein Mitspracherecht, erhielten keine Vergütung und wurden nicht einmal darüber informiert. Major-Labels haben Klagen gegen Plattformen eingereicht. Künstler haben sich zu Wort gemeldet. In mehreren Ländern wird über entsprechende Gesetze debattiert.

Dies ist ein echtes ethisches Problem, das die Musikindustrie völlig zu Recht ernst nimmt.

Die Geschichte, die sich in der öffentlichen Wahrnehmung festgesetzt hat, greift jedoch weiter, als es die Fakten rechtfertigen. „KI-Musiktools“ sind in den Köpfen vieler Musiker zu einer einzigen Kategorie geworden. Sie umfasst alles – von Plattformen, die komplette Tracks aus geraubten Daten generieren, bis hin zu Tools, die Produzenten dabei helfen, den Mix abzustimmen, an dem sie wochenlang geschrieben und aufgenommen haben. Das ist nicht dasselbe.

Die Diskussion, die nötig wäre, um diesen Unterschied deutlich zu machen, hat weitgehend nicht stattgefunden. Und in Ermangelung dessen hat sich ein sehr verständlicher Ärger über eine bestimmte Kategorie von Tools auf alle übertragen.

Warum assistive KI ein völlig anderes Thema ist

Wenn ein Produzent seine Stems auf ein Mixing-Tool wie Automix by RoEx hochlädt, passiert etwas ganz Bestimmtes. Seine Musik wird auf der Grundlage von Erkenntnissen und Best Practices der Musikproduktion verarbeitet. Die Musik von niemand anderem ist daran beteiligt. Die KI lernt nicht aus den Aufnahmen anderer Künstler. Sie generiert keine Inhalte, die mit menschlichen Schöpfern konkurrieren. Sie übernimmt die technische Arbeit des Pegelabgleichs, der Frequenzgestaltung und der Dynamiksteuerung. Als Ergebnis liefert sie einen veröffentlichungsreifen Mix und Master oder eine Projektdatei für eine DAW, die geöffnet werden kann und als Basis für den letzten kreativen Feinschliff dient, den der Mix eventuell noch benötigt.

Die kreativen Entscheidungen des Musikers sind nach wie vor das, was zählt. Das Arrangement, die Sounds, das Gefühl des Tracks, die Entscheidungen, die ihn zu seinem Werk machen. Die KI übernimmt die technische Ausführung, während der Mensch die Urheberschaft behält.

Dies unterscheidet sich kategorisch von einem System, das Millionen von urheberrechtlich geschützten Songs einspeist und daraus neue Musik generiert. Die ethischen Verpflichtungen sind andere. Die Risiken sind andere. Die Beziehung zwischen dem Tool und dem Werk des Künstlers ist eine völlig andere.

Die dominierenden Anwendungsfälle unter Musikern, die KI nutzen, spiegeln dies wider. Stem-Separation, Mix-Assistenz und Audio-Processing übertreffen die Generierung kompletter Tracks durchgängig um ein Vielfaches. Musiker verlangen von der KI in der Regel nicht, dass sie für sie kreiert. Sie bitten sie um Hilfe, damit sie selbst besser kreieren können.

Was die Branche falsch gemacht hat

Der Unterschied zwischen generativer und assistiver KI wird dort, wo Musiker es tatsächlich lesen würden – auf Produktseiten, beim Onboarding von Diensten oder in der Sprache, mit der die Funktionsweise der Tools beschrieben wird – selten erklärt.

Das Ergebnis ist vorhersehbar: Musiker können grundlegende Fragen darüber, was mit ihrer Musik passiert, wenn sie diese hochladen, nicht sicher beantworten. Diese Unsicherheit summiert sich. Sie beeinflusst Kaufentscheidungen, Kündigungsgründe und die Gespräche, die Produzenten untereinander führen.

Wir bei RoEx haben uns schon immer denselben Prinzipien verpflichtet. Wir nutzen hochgeladenes Audiomaterial nicht, um unsere Modelle zu trainieren. Wenn ein Musiker seine Arbeit mit Automix bearbeitet, bleibt das Eigentum unverändert. Unsere Mix-Reports erklären in verständlicher Sprache genau, was an einem Track gemacht wurde und warum. Nichts funktioniert als Black Box. Wir haben im Detail aufgeschrieben, wie wir an dieses Thema herangehen.

Dieser Ansatz beschränkt sich nicht nur auf assistive Tools. SOUNDRAW, ein KI-Musikgenerator für lizenzfreie Beats und Instrumentals, gibt an, seine Modelle ausschließlich mit intern produzierten Originalkompositionen zu trainieren und nicht mit gecrawlten Künstlerkatalogen. Zudem ist das Unternehmen Mitunterzeichner der AI4Music-Prinzipien für eine verantwortungsvolle KI-Nutzung bei der Musikgestaltung.

Dies sollten Standarderwartungen sein. Sie sind es aber nicht.

Was sich ändern muss

Die Musiker, die am ehesten langfristige, engagierte Nutzer von KI-Produktionstools sind, sind diejenigen, denen ihre Arbeit am meisten am Herzen liegt. Sie sind auch diejenigen, die am genauesten darauf achten, wie diese Tools entwickelt werden und wer sie entwickelt.

Ihr Vertrauen zu gewinnen, erfordert ein paar Dinge, die technisch nicht schwer umzusetzen sind.

In verständlicher Sprache formulierte Datenrichtlinien, die klar erklären, was mit hochgeladenem Audiomaterial passiert – geschrieben für Musiker und nicht für Compliance-Teams. Transparente Erklärungen darüber, wie KI-Verarbeitungsentscheidungen getroffen werden. Eine ausdrückliche öffentliche Verpflichtung, Modelle nicht ohne informierte Zustimmung mit Nutzerinhalten zu trainieren. Und die Bereitschaft, den Unterschied zwischen assistiver und generativer KI klar und konsequent aufzuzeigen – im Marketing, beim Onboarding und im Produktdesign.

Die Tools, die Musikern helfen, bessere Musik zu machen, existieren bereits. Die Vertrauensinfrastruktur, die sie umgeben sollte, hinkt noch hinterher. Dies zu korrigieren, ist nicht nur ethisch geboten. Es ist das, was die langfristige Beziehung zwischen KI-Tools und den Menschen, die Musik machen, tragfähig macht.

Musiker haben es verdient zu wissen, womit genau sie arbeiten. Die Unternehmen, die die Antwort darauf leicht auffindbar machen, werden diejenigen sein, die noch da sind, wenn sich der Staub gelegt hat.