El uso de las redes sociales y las tecnologías de música digital generan una gran cantidad de datos explotables mediante el aprendizaje automático, y al observar los posibles patrones y desarrollos en esta información, las herramientas pueden ayudar a los expertos de la industria de la música a obtener información sobre el rendimiento de la industria. La información sobre cifras de escucha, ventas globales, niveles de popularidad y respuestas de la audiencia a las campañas publicitarias puede permitir a la industria tomar decisiones informadas sobre el impacto de la digitalización en el negocio de la música. Esto se puede lograr mediante el uso de Business Intelligence asistido con aprendizaje automático.

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial, que brinda a las computadoras la capacidad de implementar comportamientos de aprendizaje y cambiar su patrón de comportamiento, cuando se exponen a situaciones variables, sin el uso de instrucciones explícitas. Las aplicaciones de aprendizaje automático reconocen patrones a medida que surgen y se ajustan en respuesta para mejorar su funcionalidad.

El uso de datos en tiempo real juega un papel importante en la inteligencia empresarial efectiva, que puede derivarse de todos los aspectos de las actividades comerciales, como los niveles de producción, las ventas y los comentarios de los clientes. Los datos se pueden presentar a los analistas de negocios a través de un tablero de instrumentos, una interfaz visual que extrae datos de diferentes aplicaciones de recopilación de información, en tiempo real. Tener acceso a esta información casi inmediatamente después de que ocurrieron los eventos, significa que las empresas pueden reaccionar inmediatamente ante situaciones cambiantes, identificando posibles problemas antes de que tengan la oportunidad de desarrollarse. Al poder acceder regularmente a esta información, las organizaciones pueden monitorear de cerca las actividades, brindando información inmediata sobre cambios tales como niveles de existencias, cifras de ventas y actividades promocionales, lo que les permite tomar decisiones informadas y responder con prontitud.

El uso de Business Intelligence para monitorear el intercambio de archivos P2P puede proporcionar una visión detallada tanto del volumen como de la distribución geográfica de las descargas ilegales, así como brindar a la industria de la música una visión vital de los hábitos de escucha reales de la audiencia musical. Al analizar los patrones en los datos de las descargas, los profesionales de la música pueden identificar tendencias recurrentes y responder a ellas en consecuencia, por ejemplo, proporcionando servicios competitivos: los servicios de transmisión como Spotify ahora están alejando el tráfico del intercambio de archivos P2P, hacia rutas más monetizables.

Las redes sociales pueden proporcionar información invaluable a la industria de la música, al brindar información directa sobre los comentarios y opiniones de los fanáticos. El análisis de sentimientos automatizado es un método útil para obtener información sobre estas opiniones no oficiales, así como para evaluar qué blogs y redes ejercen la mayor influencia sobre los lectores. Los datos extraídos de las redes sociales se analizan utilizando una aplicación basada en aprendizaje automático, que está capacitada para detectar palabras clave, etiquetadas como positivas o negativas. Es necesario garantizar que la tecnología pueda adaptarse y evolucionar a los patrones cambiantes en el uso del lenguaje, al tiempo que requiere la menor cantidad de supervisión e intervención humana. El volumen de datos haría que el monitoreo manual sea una tarea imposible, por lo que el aprendizaje automático es ideal. El uso del aprendizaje por transferencia, por ejemplo, puede permitir que un sistema entrenado en un dominio se use en otro dominio no capacitado, lo que le permite mantenerse al día cuando hay una superposición o cambio en la expresión de emociones positivas y negativas.

Una vez que los datos disponibles se reducen utilizando aplicaciones basadas en aprendizaje automático, los profesionales de la industria de la música pueden recibir información sobre la popularidad de los artistas, el comportamiento del consumidor, las interacciones y opiniones de los fanáticos. Esta información se puede utilizar para hacer que sus campañas de marketing sean más específicas y eficientes, ayudando en el descubrimiento de artistas y tendencias emergentes, minimizando el daño de la piratería y ayudando a identificar a los “superfans” influyentes en varias comunidades en línea.