Algorithmen kuratieren Hörgewohnheiten, Plattformen strukturieren Produktionsketten, und neue Interfaces verschieben die Grenze zwischen Instrument, Körper und Code. Mit der Digitalisierung wächst nicht nur das verfügbare Repertoire, sondern auch das Verständnis von Autorschaft und Werk: Klang wird modelliert, Kontexte sind programmierbar, Komposition umfasst Prompting, Datenpflege und kuratorische Entscheidungen. Künstlerische Praxis, Studioarbeit und Forschung rücken näher zusammen. Damit verändern sich auch Arbeitsfelder in Musik und Kultur: Neben Komposition, Performance, Pädagogik und Musikwissenschaften entstehen Rollen, die künstlerisches Schaffen, methodisches Vorgehen und technologische Urteilskraft verzahnen. Gefragt sind Kompetenzen, die über Toolwissen hinausgehen: musikalisches Hören als analytische Ressource; Souveränität im Umgang mit Daten, Rechten und Lizenzen; Kenntnisse zu Medialität, Performativität und Ästhetik; praktische Erfahrung mit hybriden Setups; sowie die Fähigkeit, Prozesse transparent und verantwortungsvoll zu gestalten. 

Vor diesem Hintergrund positioniert sich der Masterstudiengang »Interdisciplinary Music Research« an der Hochschule für Musik Nürnberg mit dem Schwerpunkt »ArtificialIntelligence«. Der Studiengang ist englischsprachig und in diesem Schwerpunkt mit Ausnahme kompakter Laborwochen vor Ort – im anderen Schwerpunkt »Human-Animal Studies« sogar vollständig – online studierbar und trägt damit vernetzten internationalen Produktions- und Lernumgebungen Rechnung. Inhaltlich verknüpft das Curriculum drei Achsen. Erstens die theoretischen Grundlagen: Kreativitätstheorien und AI Music Studies, Perspektiven auf Algorithmik, Medialität und Subjektivität, posthumanistische Ansätze sowie Fragen von Ethik, Ökonomie und Transparenz in KI-gestützten Musikpraktiken. Ziel ist ein tragfähiges begriffliches Instrumentarium jenseits kurzfristiger Tool-Zyklen. Zweitens die methodische Vertiefung: hermeneutische, systematische, empirische und künstlerische Verfahren – ergänzt um Repertoires aus Musikinformatik, Music Information Retrieval, Sound Studies oder Science-and-Technology-Studies. Drittens eine Laborpraxis, in der Studierende praxis- und projektbasiert arbeiten, z. B. zur Gestaltung von KI-Anwendungen ohne Programmiererfahrung, Prompt-Kompositionen über verkörperte robotische KI-Instrumente bis zu neuartigen Interfaces. Ergebnisse werden in innovativen Formaten erprobt, reflektiert und dokumentiert. Daneben erhalten die Studierenden interdisziplinäre Grundlagen und schwerpunktübergreifenden Austausch in einem Kolloquium. 

Didaktisch setzt der Studiengang auf eine Mischung aus synchronen und asynchronen Online-Formaten mit individueller Betreuung. Die Lab Weeks bündeln kollaborative Praxis in Präsenz und ermöglichen Prototypen, Performances und Feldtests – also Situationen, in denen sich die Aushandlung zwischen künstlerischen, technischen und kulturwissenschaftlichen Kriterien unmittelbar erleben lässt. Die internationale Ausrichtung und die Offenheit für unterschiedliche Erstfächer (künstlerische Praxis, Musikpädagogik, Musikwissenschaft, techniknahe Disziplinen) fördern Perspektivenwechsel und gemeinsame Standards der Reflexion. 

Die angestrebten Berufsbilder liegen in künstlerischer Forschung, Projekt- und Produktionsleitungen von Kulturinstitutionen, in Bildung und Vermittlung, in Creative-Tech-Umgebungen sowie in kuratorischen und dramaturgischen Funktionen. Absolventinnen und Absolventen arbeiten an Schnittstellen: Sie moderieren kollaborative Prozesse, formulieren Kriterien für Qualität und Verantwortung, gestalten Daten- und Modell-Ökosysteme, entwickeln ästhetische Formate für hybride Ensembles und kommunizieren Ergebnisse transparent – von der Probe bis zur Publikation. Entscheidend ist dabei nicht die bloße Anwendung von KI-Systemen, sondern die Fähigkeit, Ziele, Methoden und Rollen in Co-Kreativität bewusst zu entwerfen. 

Im kulturpolitischen Horizont verweist das Programm auf mehrere Anforderungen: Experimentierräume, die Risiken erlauben und zugleich Verantwortung einfordern. Zweitens Allianzen zwischen Hochschulen, Kulturinstitutionen, Zivilgesellschaft und Wirtschaft, damit musikalische KI nicht zur Einbahnstraße technischer Verwertungslogiken wird. Drittens Bildung, die digitale und künstlerische Urteilskraft zusammendenkt – vom Umgang mit Daten bis zur Frage, wie Aufführung, Teilhabe und Kontextgestaltung unter KI-Bedingungen neu gedacht werden. In dieser Verbindung entsteht ein Feld, in dem Musik nicht nur mit KI arbeitet, sondern an ihr Maßstäbe setzt – zwischen Prompt und Partitur. 

Dieser Text ist zuerst erschienen in Politik & Kultur 2/2026