Scott Cohen是音乐行业的一位意见，他看到了技术对于音乐行业未来前景的潜在影响。他对数字音乐时代下发行厂商的运营构思，终发展成为The Orchard公司——2015年被索尼以2亿美元收购。在Eurosonic Nooderslag大会的主题演讲当中，他表示“每过十年，都会出现一些给音乐行业带来深远影响的事物。了解到这一点，我们还有理由对科技界的动向漠不关心吗？”
他解释称，目前每天有2万首新曲目被上传至Spotify，AI技术则能够快速对这些曲目进行分类，并根据听众以往的喜好为其提供推荐内容。在Cohen看来，AI与大数据的出现令“音乐风格”变得不再适用；因为AI所生成的播放列表不再基于风格流派，而更关注音乐本身的质量。此外，他还提到，我们当前拥有无限选择空间的模式将被打破，并推荐了一个新的可信推荐模型。区块链等技术能够让人们不再需要通过中间商与音乐作品建立联系。音乐演出行业也应该考虑如何将增强与虚拟现实融入音乐会体验当中。
早在1951年，英国计算机科学家阿兰·图灵就已经开始利用几乎塞满整层楼的机器记录计算机生成的音乐。近年来，新西兰研究人员在65年之后重新恢复了这些录音。如今，AI或者利用AI技术创作音乐的尝试仍在继续。AI在创作音乐作品之前，首先会分析来自不同作品的数据。通过强化学习，算法能够学习到哪些特征与模式更能创造出令人愉快或者朗朗上口的音乐旋律。AI模型还能够以独特的方式将各种元素组合起来，从而组合成创新的音乐数字。
科技企业正在投资未来，希望利用AI技术创作或协助音乐家创作音乐。谷歌的Magenta项目是一套开源平台，AI与索尼借此共同编写出的Flow Machines系统已经发行了首AI原创作品“Daddy’s Car”。
音频母带制作过程当中，AI也能够针对任意设备进行聆听体验优化。基于AI技术的母带制作服务(例如LANDR)为音乐家们提供了一种成本远低于人类母带制作服务的替代性方案。截至目前，已经有超过200万音乐家利用它制作出超过1000万首歌曲。虽然音频母带制作仍然涉及一些创意性元素，也有不少人更倾向于选择人类合作者，但AI技术确实帮助更多不具备音频调整技能的艺术家们解决了这个大难题。
