Spotify hat kürzlich seinen Fokus auf künstliche Intelligenz (KI) verstärkt und damit seine Belegschaft und seinen Geschäftsansatz erheblich verändert.
Trotz der Herausforderungen hat diese Strategie die Zustimmung der Wall Street gefunden, was sich in den steigenden Aktienkursen des Unternehmens widerspiegelt.
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Die Transformation: KI und Umstrukturierung der Belegschaft
Spotify, ein Audio-Streaming-Unternehmen, hat sich in der Vergangenheit auf 9,800 Mitarbeiter verlassen, um ein hyperpersonalisiertes Benutzererlebnis zu schaffen. In diesem Jahr kam es jedoch zu einer dramatischen Veränderung im Unternehmen ablegen eine beträchtliche Anzahl von Mitarbeitern – 590 im Januar, 200 im Juni und weitere 1,500 kürzlich. Dieser Schritt steht im Einklang mit Spotifys verstärkten Investitionen in KI zur Verbesserung seiner Podcasting- und Hörbuchabteilungen und signalisiert eine strategische Überarbeitung.
Darüber hinaus wies Justin Patterson, Analyst bei KeyBanc Capital Markets, auf die Implementierung von KI auf der gesamten Plattform von Spotify hin. Das hat er erwähnt Zu den Neuerungen gehört der KI-DJ, das traditionelle Radioerlebnisse in 50 Märkten simuliert, und die AI Voice Translation für Podcasts. Ihm zufolge bieten diese Initiativen, gepaart mit der Einführung von Hörbüchern für Premium-Abonnenten, zahlreiche Möglichkeiten für Spotify, die Einbindung der Nutzer und die Monetarisierung zu steigern.
„Spotify nutzt KI auf seiner gesamten Plattform, führt AI DJ ein, simuliert ein traditionelles Radioerlebnis in 50 weiteren Märkten und führt KI-Sprachübersetzung für Podcasts ein.“
Darüber hinaus haben die Spotify-Aktien positiv auf diese Veränderungen reagiert, mit einem Anstieg von mehr als 30 % innerhalb von sechs Monaten und einem Wachstum von über 135 % seit Jahresbeginn. Diese Erfolgsgeschichte findet inmitten eines breiteren Trends statt, bei dem Technologieunternehmen nach der Pandemie ihre Geschäfte zurückziehen. Ziel ist es, die über 1 Milliarde US-Dollar an Investitionen in Podcasting zu kompensieren, einschließlich Promi-Deals und Podcast-Studio-Akquisitionen.
Nutzung von KI für ein verbessertes Benutzererlebnis
Spotify's Bei der Strategie geht es um die Personalisierung des Benutzererlebnisses, eine Taktik, die das Unternehmen im letzten Jahrzehnt perfektioniert hat. Dieses Fachwissen wurde 2014 erheblich gestärkt, als Spotify The Echo Nest Corp. übernahm und fortschrittliches maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung integrierte.
Die Technologie des Unternehmens erstellt nun eine umfangreiche Datenbank mit Liedern und Künstlern und erkennt dabei musikalische Tonhöhen, Tempi und kulturelle Kontexte. Metadaten und Kennzahlen wie Veröffentlichungsdatum, Lautstärke und Wahrscheinlichkeit, zum Tanzen anzuregen, spielen ebenfalls eine Rolle bei der Anpassung der Benutzerpräferenzen. Die daraus resultierenden personalisierten Playlists wie „Daily Mix“ und „Discover Weekly“ halten Benutzer mit bekannten Melodien in Atem oder stellen ihnen neue vor.
Im November hat Spotify diesen Ansatz durch eine gemeinsame Anstrengung mit weiter vorangetrieben Cumolocity. Mithilfe der Vertex AI Search von Google Cloud überarbeitet Spotify die Art und Weise, wie es Hörbücher und Podcasts empfiehlt. Vertex AI Search berücksichtigt Faktoren wie Echtzeit-Benutzerverhalten und Inhaltsähnlichkeit und verbessert so die Möglichkeiten zur Inhaltserkennung in verschiedenen Medienformaten.
Vor uns liegende Herausforderungen und Chancen
Trotz der vielversprechenden Entwicklung bringt der Einsatz großer Sprachmodelle (LLMs) zur Verbesserung der Personalisierung und Empfehlungen eigene Herausforderungen mit sich. Reece Hayden, leitender Analyst bei ABI Research, räumte ein, dass LLMs zwar eine bessere Reflexion der Benutzerinteressen bieten, jedoch ressourcenintensiv sind und Datenschutz- und Kostenprobleme mit sich bringen.
„LLMs bringen zusätzliche Datenschutz- und Kosten-/Ressourcenherausforderungen mit sich, die erheblich sein werden.“
Darüber hinaus verdeutlicht die Verwendung des Whisper-Tools von OpenAI für die Podcast-Übersetzung das Potenzial und die Grenzen von KI bei der Inhaltslokalisierung. Obwohl es mit der Zeit eine verbesserte Genauigkeit verspricht, schränkt seine primäre Funktion, ins Englische zu übersetzen, seine Wirksamkeit bei nicht-englischen Inhalten ein.
„Der Nachteil von whisper besteht darin, dass seine Kernkompetenz in der Übersetzung aus anderen Sprachen ins Englische liegt … Die meisten Podcasts werden auf Englisch aufgezeichnet und daher kann es nicht überall effektiv eingesetzt werden.“
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- Quelle: https://metanews.com/spotify-trims-workforce-to-fast-track-ai-development/
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