Yapay Zeka ile Müzik Üretimi Profesyonel Müzisyenlerin İş Gücünü Nasıl Etkiliyor?

Son yıllarda sıkça konuştuğumuz yapay zeka ile müzik üretimi konusu aslında o kadar da yeni değil. Araştırmaya göre (Miranda, 2021) Lejaren Hiller ve Leonard Isaacson isimli iki mühendis henüz 1957 yılındayken bir makine tarafından bestelenen ilk şarkıyı oluşturan algoritma tabanlı bir dijital bilgisayar yarattı.

Bir diğer araştırmaya göre ise (Johnson, 1997) 1997 yılında Bach tarzında yeni bir şarkı besteleme yarışmasında bir makine insan yarışmacıları geride bıraktı. 

Ayrıca yine bir araştırmada görüldüğü üzere (Business of App, 2025) 2024 yılında, günümüzde bu konuyu en çok konuşmamıza sebep olan uygulamalardan biri, ilk metinden müziğe dönüştürme aracı Suno kuruldu. Bu generatif yapay zeka uygulaması  2,5 milyon aktif  kullanıcıya ulaştı.

Pepple ve Muthuthantrige'nin (2026) belirttiği gibi, yapay zeka iş hakkında düşündüklerimizin özünü de değiştiriyor. Ayrıca endüstrileri ve çalışma şeklimize etkisi de olduğu biliniyor.

Yapay zeka araçları bazen vaat ettiği verimliliği sunabiliyor. Ancak kendi içinde eşitsizlikleri ortaya çıkardığı da söylenebilir. Bunun öncelikli sebebi insan emeğini yerinden etmesi ya da insan iletişimi yapılarını algoritmik sistemlere dönüştürerek değişime sebep olması.

Tüm bu keskin değişikliklerin sonucu olarak CISAC (2024) tarafından belirtildiği gibi müzik yaratıcılarının gelirlerinin %24'ü 2028 yılına kadar kaybedilme riskiyle karşı karşıya kalıyor.

Yapay zeka gelişimi müzik endüstrisini birçok yönden etkiliyor. Müzik besteleme işlevselliği de buna dahil. Tarihte müzik besteleme için kapsamlı teknik beceri ve yaratıcılık gerekiyordu. 

Bunun dışında bestecilerin, prodüktörlerin ve müzisyenlerin de iş birliği içerisinde çalışarak müzik üretmesi olağan bir süreçti. Yapay zeka sonrası dönemde ise YZ destekli araçlar, üretken yapay zeka programları kullanıcıların istedikleri türlerde besteler oluşturabiliyor. Veya zaten insan tarafından yaratılmış müziğin büyük miktardaki verilerini analiz ederek makine öğrenimi algoritmalarından yararlanıyor.

Müzik üretme üzerine odaklanan bu YZ destekli araçlar melodi, armoni, ritim ve çeşitli müzik türlerinin özelliklerindeki öğrenme modellerinden elde ettiği bilgilerle çalışıyor.

Tüm bu gelişmeler doğrultusunda müzik prodüksiyonunda ve diğer sanat dallarında YZ kullanımına dair endişeler de artıyor. YZ tabanlı uygulamaların diğer sanatçıların tarzını veya seslerini taklit etmesi YZ araçlarının varolan sanat formlarını, çoğunlukla sanatçıların rızası dışında kullanma hakkı üzerine oldukça kritik bir değerlendirme de gündemi meşgul eden konulardan biri.

Stüdyo müzisyenlerine odaklanan çok fazla bilimsel çalışma henüz yok. Ancak Herbst & Albrechti'ye göre (2018) stüdyo müzisyenlerinin sömürülmesi konusu o kadar da yeni değil.

Bu araştırmaya göre stüdyo müzisyenleri çaldıkları kayıtlara önemli katkılarda bulunuyor. Yine de genelde kamuoyunda yeterince takdir edilmiyorlar. Müzik prodüktörleri stüdyo müzisyenlerinin genellikle mükemmel olmasını bekliyor. Çoğu zaman nota olmadan gidilen stüdyo müzisyenleri kısa bir sürede de olsa istenen performansı gerçekleştirebiliyor. 

Bu müzisyenlerden sektörel genel beklenti bir yandan da kendi yaratıcılıklarını yansıtmaları. 2026 günümüz müzik endüstrisinde kayıt müzisyenlerinin uzaktan çalışabileceği ve kendi enstrümanlarını performe edebilmek ya da temel mühendislik becerilerini geliştirmek için kendilerine ait proje stüdyoları olması muhtemel bir durum.

Herbst & Albrechti’nin aynı araştırmasına göre bu müzisyenlerin alanlarının en öne çıkanları olmasına ve kayıt endüstrisi için önemli bir rolleri olmasına rağmen genelde kayıt işlerinden geçimlerini sağlayamadıklarını ve bu nedenle de canlı etkinlikler gibi ikincil işlerle geçimlerini sağlamak durumunda kaldıklarını görüyoruz.

Business of Apps tarafından yapılan araştırmada görüldüğü gibi, Suno ve Udio gibi yeni nesil yapay zeka araçları daha son birkaç yıldır herkesin ulaşıp kullanabileceği hale geldi. Bununla birlikte, insanlar Suno ve Udio gibi yapay zeka araçlarıyla müzik yapmaya ve yapay zeka tarafından üretilen düzenlemelerin temelini oluşturduğu turnelere çıkmaya başladılar.

Daha önceden kendi bölümlerini yaratmak ve çalmakla ya da beste yapan kişilerin onlara yazdığı bölümleri çalmakla sorumlu olan stüdyo müzisyenleri de artık yapay zekanın ürettiği bölümleri konserlerde dinleyicilere performans sergilemekle sorumlu olabiliyor.

Tüm bu araştırmalar ve gelişmeler gösteriyor ki üretken yapay zeka araçları düşük maliyetli müzik üretimi için giderek daha fazla kullanılıyor.

Sonarwork'e göre, müzik platformlarında her gün 112.000'den fazla yeni şarkı yayınlanıyor. Bunların yaklaşık yarısı bir şekilde yapay zeka kullanıyor. Ayrıca, müzik prodüktörlerinin 4'te 1'i ise iş süreçlerinde müzik yapım aşamasına yapay zeka araçlarını dahil ediyor.

Deezer kısa süre önce, tamamen yapay zeka ile üretilen müziğin, her gün yayınlanan tüm parçaların yaklaşık %34'ünü oluşturduğunu ve toplamda 50.000'den fazla yeni yapay zeka şarkısı olduğunu paylaştı.

Tüm bu rakamların yansıtmadığı önemli bir tarafı var. Yapay zeka ile üretilen ve sonrasında online müzik piyasasında profesyonel müzisyenler, prodüktörler ve ses mühendisleri tarafından yeniden yaratılan, düzenlenen ya da mixlenen çok sayıda şarkı var.

Mix Akademisi olarak yeni yayınladığımız araştırmada konunun daha çok insani yanına odaklanıyor, üretken yapay zekanın müzik iş sürecini nasıl yeniden düzenlediği ve profesyonel müzik emekçilerinin yaratıcılık ve güvence kapsamında çalışmalarının nasıl şekillendiğini inceliyoruz.

Raporun tamamına buradan ulaşabilirsiniz. 

Daha önce bu konuya dair yapılan araştırmalardan ulaştığımız bulgular sonucu üretken yapay zekanın online iş gücünde profesyonel müzik çalışmalarında müzisyenlerin iş süreçlerini ve dolayısıyla deneyimlerini yeniden şekillendirdiğini araştırdık.

SoundBetter, AirGigs ve Fiverr gibi platformlarda hizmetleri karşılığı ödeme alan bağımsız müzisyenler ve prodüktörlere ulaştık.

Sonrasında online video’lu röportaj yaptığımız 4 profesyonel müzisyene, üretken yapay zeka müziğinin günlük işleri için ne gibi sonuçlar doğurduğunu sorduk. Ve devamında aşağıdaki gibi sorular üzerine konuşmalarımızı sürdürdük;

- Üretken yapay zeka, AirGigs, SoundBetter ve Fiverr gibi dijital iş platformlarında profesyonel müzik çalışmalarının organizasyonunu, içeriğini ve koşullarını nasıl etkiliyor?

- Üretken yapay zeka, AirGigs, SoundBetter ve Fiverr gibi çevrimiçi iş platformlarında müzisyenlerin ve müzik prodüktörlerinin görevlerini, iş akışını ve mesleki deneyimlerini nasıl şekillendiriyor?

- Çevrimiçi iş platformlarında çalışan profesyonel müzisyenler ve prodüktörler, yapay zeka tarafından üretilen çalışmalarla çalışırken yaratıcı rollerini nasıl yeniden yorumluyor?

Müzisyenlerle konuştuktan sonra ilginç gerçek hayat deneyimleri öğrendik. Bu röportajların derlemesine ve çıkardığımız öne çıkan sonuçlara raporumuzdan ulaşabilirsiniz.

Raporun tamamını burada bulabilirsiniz.

Menger (1999), sanatsal çalışmaların tasarım gereği yüksek belirsizlik ve istikrarsızlıkla nasıl organize edildiğine değiniyor. Araştırmaya göre kazançlar ortalama olarak benzer mesleklerden daha düşük oluyor ve gelir dağılımı da eşitsiz. Sanatçılar genelde bazen uzmanlık alanlarında bazen de başka alanlarda birden fazla işlerde çalışıyor. 

Ayrıca, Gill ve Pratt'ın (2008) yaratıcı emek üzerine yaptıkları çalışmada görülüyor ki bu alanda bir istikrarsızlık var ve kültür çalışmaları genelde idealize edilen, yaratıcı ve girişimci olarak tanımlanıyor. Ancak gerçekte olan işleri genelde geçici oluyor. Çalışma saatleri uzun ve düzensiz. Birçoğu işlerine güçlü bir duygusal bağla bağlı ve sevdiği şeyi yapmak istediğini dile getiriyor.

Bir yandan Herbst ve Albercht (2018) tarafından daha da ayrıntılı olan incelenen özel grup, stüdyo müzisyenleri. Yine aynı araştırmada bu grubun da genelde sadece stüdyo işlerinde geçimini sağlamakta zorlandığı görülüyor. 

Müzisyenlerle röportajlarımıza göre profesyonel olarak tasarlanmış bir stüdyoda kayıt yapmanın maliyeti bir gün için yaklaşık 1.000 dolar olabiliyor. Kayıt ev stüdyosunda yapılsa bile üreticilerin mikrofon gibi ekipmanların kurulumu için çok fazla zaman harcamaları gerekebiliyor.

Profesyonel stüdyo müzisyenleri, vokalistler veya enstrüman çalanlar işe alındığında, stüdyo başına yaklaşık 200-500 dolarlık bir maliyet ortaya çıkabiliyor. Ayrıca, miks ve mastering işlemleri için de miks mühendisleriyle çalışmak için parça başına yaklaşık 200-1.000 dolarlık bir maliyet söz konusu.

Müzisyenlerin iş akışlarında YZ’yı nasıl kullanmayı tercih ettiklerine gelince, LANDR'ın Kasım 2025'te yayınladığı araştırmaya bakabiliriz. 

Bu araştırmaya göre 1.241 katılımcının %79'u teknik görevler için yapay zeka kullanırken, %66'sı bunun nedeninin yaratıcı görevler olduğunu ve %52'si tanıtım amaçlı olduğunu belirtiyor.

YZ şarkı üreticileri için kullanım oranı %29'da kalıyor. Şimdilik tamamen sıfırdan şarkı yapmanı teknik işlerin üzerine çıkmadığını görebiliyoruz.