YouTube Music lancia le playlist generata dell'AI: come funzionano?

L’universo dello streaming musicale si arricchisce di una nuova frontiera: YouTube Music introduce la generazione automatica di playlist tramite Intelligenza Artificiale, promettendo esperienze personalizzate ma sollevando, al contempo, interrogativi cruciali su diritti, trasparenza e compensi.

La piattaforma di Google, già protagonista di numerose sperimentazioni tech, punta ora a offrire agli abbonati Premium una funzione che potrebbe rivoluzionare il modo in cui si scopre e si ascolta musica. Ma, come spesso accade con le innovazioni, il progresso porta con sé anche nuove responsabilità e sfide normative che non possono essere ignorate.

Il funzionamento è tanto semplice quanto accattivante: dalla scheda Libreria dell’app, gli utenti possono selezionare New, optare per AI playlist e inserire un prompt, sia testuale che vocale, per descrivere l’atmosfera o il genere musicale desiderato.

Una funzionalità che si differenzia rispetto a quanto offerto da Spotify

Frasi come “Post-rock malinconico per un pomeriggio piovoso”  attiva in pochi secondi un motore che restituisce una selezione di brani cucita su misura, riducendo drasticamente i tempi di ricerca e moltiplicando le possibilità di ascolto. Questa funzionalità, che ricorda le Spotify Prompted Playlists, si pone come diretto concorrente delle proposte della piattaforma svedese, ma con un’attenzione particolare alla rapidità e alla profondità della personalizzazione.

Non è la prima volta che YouTube Music sperimenta l’uso dell’AI nel settore musicale. In passato, gli utenti hanno già potuto cimentarsi nella creazione di copertine con l’AI per le proprie playlist, scegliendo temi e stili visivi per dare un tocco personale alle raccolte.

Dal punto di vista dell’esperienza utente, i vantaggi appaiono immediati: rapidità nella composizione delle playlist, una personalizzazione profonda e la possibilità di trovare raccolte pensate per momenti e stati d’animo che sfuggirebbero alle ricerche tradizionali.

I potenziali punti deboli

Tuttavia, la magia di questa funzione non è esente da criticità. La qualità della selezione dipende fortemente dagli algoritmi e dai dati di addestramento, e rimangono aperte questioni fondamentali relative ai diritti d’autore e ai compensi spettanti agli artisti. Le etichette discografiche, attente osservatrici del fenomeno, monitorano con interesse come queste nuove modalità di ascolto si traducano in royalty effettive e se la distribuzione delle entrate rispetti davvero il valore del lavoro creativo.

La trasparenza diventa così un banco di prova essenziale per YouTube Music: quale utilizzo viene fatto dei dati personali raccolti per ottimizzare i modelli AI? L’azienda dovrà necessariamente chiarire le proprie politiche, fornendo strumenti di controllo efficaci agli utenti e scongiurando il rischio di una profilazione eccessiva, che potrebbe minare la fiducia degli abbonati Premium.