A questo punto, l’intelligenza artificiale non è un nuovo concetto per i musicisti. Abbiamo visto artisti come Björk e Arca utilizzare la tecnologia per creare nuovi arrangiamenti musicali. Ma una nuova etichetta chiamata Snafu Records pensa che si possa usare l’IA per scoprire il prossimo grande artista molto prima che anche i talent scout più esperti di musica li trovino.
Snafu afferma di essere la prima “etichetta discografica full-service, abilitata all’intelligenza artificiale“. Ogni settimana utilizza un algoritmo per raschiare circa 150.000 tracce su luoghi come Spotify, YouTube, SoundCloud e Tiktok. Tenendo conto dei post del blog, dei tweet e delle aggiunte alle playlist, Snafu afferma che il suo software è in grado di identificare artisti “sottovalutati” in pochi giorni dopo aver pubblicato il loro primo brano invece che in media dalle quattro alle sei settimane che le etichette tradizionali potrebbero richiedere. Lo strumento assegnerà quindi una partitura alla musica, che verrà quindi utilizzata per restringere il pool settimanale a 15-20 artisti. A quel punto, il team umano dell’etichetta ascolta le canzoni per vedere se c’è qualcosa lì.
Il CEO di Snafu Ankit Desai ha dichiarato a TechCrunch che il “punto debole ” dell’etichetta sono canzoni che sono dal 70 al 75 percento simili alle tracce nella top 200 della lista di Spotify. In altre parole, stanno cercando artisti che creano musica simile a ciò che è già popolare ma abbastanza diverso da sembrare fresco.
Essendo un’etichetta relativamente nuova, non ci sono molti dati per giudicare quanto l’approccio di Snafu abbia avuto successo finora. Dei 16 artisti presenti nel roster di Snafu, quello che potrebbe essere familiare è MishCatt . E per essere chiari, una varietà di etichette utilizza già l’analisi per gestire le proprie attività. Strumenti come Chartmetric consentono alle aziende di esaminare molti degli stessi punti dati che Snafu afferma informa il suo algoritmo. Quindi ciò che Snafu sta facendo non è necessariamente un nuovo approccio, anche se poche etichette probabilmente dipendono dalla tecnologia nella misura in cui lo fa.