IA na Indústria Musical: O Que As Editoras Precisam Corrigir Antes de Investir em Tecnologia

A adoção de Inteligência Artificial (IA) pela indústria musical promete otimizar processos e gerar novas oportunidades. No entanto, muitos especialistas alertam que o foco em implementar a tecnologia rapidamente pode ser um erro. O verdadeiro desafio reside em primeiro entender e corrigir as falhas estruturais existentes nas editoras de música.

Conforme aponta Guy Barash, fundador e CEO da Dotted Eighth LLC, as editoras que mais se beneficiarão da IA não serão necessariamente as primeiras a adotá-la, mas sim aquelas que dedicarem tempo para compreender suas necessidades internas. Ignorar os problemas de base pode levar a IA a amplificar, em vez de resolver, as inconsistências.

A mensagem é clara: antes de buscar o fornecedor ideal ou o modelo mais avançado, é crucial questionar: o que exatamente estamos tentando consertar? Essa reflexão, segundo Barash, é o ponto de partida essencial para uma implementação bem-sucedida da IA na indústria fonográfica, conforme divulgado em sua coluna.

Fragmentação: O Obstáculo Persistente

O principal obstáculo para muitas editoras de música não é a falta de tecnologia, mas sim a fragmentação de dados e processos. Essa mesma questão já era relevante em 2019, com a preparação para o lançamento do Mechanical Licensing Collective (MLC). Implementar mais tecnologia sobre sistemas desalinhados, fluxos de trabalho confusos e responsabilidades mal definidas não cria clareza. Pelo contrário, a IA tende a amplificar inconsistências e expor fragilidades.

Os Três Gargalos Estruturais da Indústria Musical

Barash identifica três gargalos estruturais comuns que impedem o pleno aproveitamento da IA. O primeiro é a Identidade. Parece simples, mas garantir que se está falando da mesma obra, gravação ou escritor pode ser um desafio. Diferentes sistemas podem apresentar a mesma composição com múltiplos identificadores, títulos variados, nomes formatados de maneiras distintas e metadados incompletos ou duplicados.

O segundo gargalo é a Lógica. Os cálculos de royalties raramente são apenas fórmulas matemáticas. Eles envolvem uma complexa teia de termos contratuais, decisões políticas, exceções históricas, adaptações operacionais e conhecimento institucional. Parte dessa lógica reside em softwares, outra em documentos, e muito reside apenas na memória de profissionais experientes. Sem uma explicação clara de como uma regra é aplicada, a IA não conseguirá executá-la de forma confiável.

O terceiro ponto crítico é a Linhagem. A confiança na indústria de publicação musical depende da capacidade de responder à pergunta: como chegamos a este número? Essa questão se torna vital quando um pagamento de royalties parece incorreto, dois sistemas geram resultados conflitantes, ou a liderança necessita de garantia sobre uma recomendação. Se o caminho dos dados de origem até o resultado reportado não pode ser rastreado, a IA apenas agravará o problema.

Avaliação de Prontidão para IA: Um Passo Estratégico

Para superar esses gargalos, Barash recomenda que as editoras iniciem com uma avaliação externa de prontidão para IA, em vez de pular direto para a implementação. Uma revisão externa oferece a distância necessária para questionar suposições internas e identificar contradições entre sistemas, responsabilidades obscuras e riscos operacionais ocultos. O objetivo é tornar o implícito explícito.

Uma boa avaliação não visa desacelerar a inovação, mas sim permitir tomada de decisões mais assertivas. Ela deve clarificar como o trabalho flui na organização, onde os dados críticos residem, quais dependências são frágeis e quais casos de uso valem a pena priorizar. Este processo deve incluir entrevistas com stakeholders, análise da qualidade dos dados e fragmentação de sistemas, e uma avaliação prática de onde a IA pode agregar valor real versus onde pode gerar mais complexidade.

O resultado desejado não é uma apresentação teórica sobre IA, mas sim um roteiro prático de 12 a 18 meses, acionável pela liderança. Evitar investimentos errôneos em IA pode ser mais valioso do que encontrar a solução certa algumas semanas antes. A indústria musical precisa de clareza operacional, não de mais ‘teatro de IA’. As editoras que prosperarão com a IA serão aquelas que entenderem seus próprios sistemas, alinharem seus fluxos de trabalho e criarem um ambiente onde a inteligência possa ser confiável, pois a IA só criará valor quando as editoras souberem exatamente o que precisam que a tecnologia faça.