1. Überschrift und Einstieg
Mit den neuen AI-basierten „Prompted Playlists“ will Spotify mehr als nur eine Spielerei liefern. Wer in Großbritannien, Irland, Australien oder Schweden ein Stichwort wie „Musik für den Pendelweg im Regen“ eintippt, bekommt jetzt automatisch eine Playlist dazu. Hinter diesem Feature steckt ein viel weitreichenderer Wandel: Die Art, wie wir Musik anfordern, verschiebt sich vom Suchen und Klicken hin zum Formulieren von Wünschen in natürlicher Sprache. In diesem Artikel beleuchten wir, was genau Spotify gestartet hat, wer davon profitiert oder verliert und wie sich das in die europäische – und speziell deutschsprachige – Regulierungs- und Marktrealität einfügt.
2. Die Nachricht in Kürze
Laut TechCrunch rollt Spotify sein Feature „Prompted Playlists“ nach Tests in Neuseeland und einem Start in den USA und Kanada nun auch für Premium-Nutzer:innen in Großbritannien, Irland, Australien und Schweden aus.
Mit Prompted Playlists erstellen Nutzer:innen Playlists, indem sie in englischer Sprache frei beschreiben, was sie hören möchten: Stimmungen, Anlässe, Ästhetiken, Erinnerungen, Aktivitäten oder Bezugnahmen auf Filme und Serien. Spotify kombiniert diese Texteingaben mit dem individuellen Hörverlauf und aktuellen Musik- und Kulturtrends und generiert daraus eine Playlist.
Man kann festlegen, ob eher neue Musik oder bevorzugt Titel aus der eigenen Bibliothek enthalten sein sollen. Zu jedem Song gibt es eine kurze Begründung der Auswahl. Playlists lassen sich über weitere Prompts verfeinern oder so einstellen, dass sie täglich oder wöchentlich automatisch aktualisiert werden. Das Ganze läuft noch als Beta, inklusive Nutzungsbegrenzungen (einige Nutzer:innen berichten von Limits nach 20–30 Prompts). Das Feature ergänzt eine wachsende Palette von AI-Funktionen bei Spotify.
3. Warum das wichtig ist
Prompted Playlists sind weniger ein weiteres „Nice-to-have“ als ein neuer Interaktionsmodus.
Bisher hatte Streaming im Wesentlichen zwei Zugänge: Entweder man sucht etwas, das man kennt (Künstler, Song, Genre), oder man klickt sich durch kuratierte und algorithmische Playlists. Jetzt kommt ein dritter Weg dazu: Man beschreibt in Alltagssprache die Situation – „Musik für konzentriertes Arbeiten im Großraumbüro“ – und die Plattform erledigt den Rest. Das senkt die Hürde für alle, die keine Lust oder Zeit haben, selbst Listen zu pflegen.
Für Spotify ist der Nutzen offensichtlich. Mehr spontan generierte Playlists bedeuten mehr Verweildauer in der App – und weniger Wechsel zu YouTube, Radio oder Podcasts. Gleichzeitig liefern freie Texteingaben extrem feingranulare Daten: Tagesrhythmen, Gefühlslagen, Lebensereignisse. Daraus lassen sich sehr präzise Nutzerprofile ableiten – ein Traum für Personalisierung und potenziell auch Werbung, aber aus Datenschutzsicht ein Minenfeld.
Gewinnen dürften insbesondere Künstler:innen, deren Musik sich gut bestimmten Stimmungen oder „Vibes“ zuordnen lässt, weil sie auch dann auftauchen können, wenn Nutzer:innen weder Namen noch Genre kennen. Verlierer könnten kleinere Streamingdienste sein, die sich die Entwicklung vergleichbarer AI-Systeme nicht leisten können, sowie menschliche Kurator:innen, deren Playlists im Alltagsgebrauch durch Automatiklösungen verdrängt werden.
Im Wettbewerb mit Apple Music, YouTube Music und Amazon Music verschiebt Spotify den Fokus: Nicht nur die Kataloggröße zählt, sondern die Qualität der sprachbasierten Schnittstelle zum Katalog.
4. Der größere Kontext
Die Einführung von Prompted Playlists passt nahtlos in zwei zentrale Branchentrends: generative AI-Interfaces und algorithmische Kultursteuerung.
Zum einen folgt Spotify dem Muster, das ChatGPT & Co. vorgemacht haben: Nutzer:innen haben gelernt, ihre Anliegen als Eingabeaufforderung („Prompt“) zu formulieren. Diese Gewohnheit wandert nun in die Musikwelt. Spotify experimentiert schon länger mit AI-gesteuerten Features – etwa dem AI-DJ – doch Prompted Playlists machen die Texteingabe zum primären Einstiegspunkt. Auf längere Sicht könnten klassische Navigationspfade („Browse“, Genrelisten, Charts) an Bedeutung verlieren.
Zum anderen ist dies ein Schritt von passiver zu interaktiver Algorithmik. Formate wie Discover Weekly oder Release Radar liefern Vorschläge, ohne nach Kontext zu fragen. Prompted Playlists kehren das um: Der Kontext kommt von der Nutzerseite, der Algorithmus baut die Klangkulisse darum herum. Ähnliches sah man im Videobereich mit Netflix, das von statischen Empfehlungsreihen zu immer stärker personalisierten, kontextabhängigen Oberflächen überging.
Konkurrenten bleiben nicht untätig, aber agieren derzeit konservativer. Apple Music setzt stark auf redaktionelle Mood-Playlists und menschliche Kurator:innen, YouTube Music auf automatisch generierte Stimmungs- und Aktivitätsmixes. Eine breit ausgerollte Funktion, bei der freie Textprompts nahtlos Playlists erzeugen, ist bisher jedoch ein Alleinstellungsmerkmal von Spotify.
Dass Spotify laut TechCrunch intern massiv auf AI-Tools setzt – bis hin zur Aussage, dass Top-Entwickler:innen seit Monaten kaum noch „per Hand“ programmieren –, zeigt: Das Unternehmen versteht AI nicht nur als Feature, sondern als Infrastruktur für Produktentwicklung und Betrieb.
5. Die europäische / DACH-Perspektive
Für Europa – und speziell den DACH-Raum – ist diese Entwicklung besonders spannend, weil hier zwei Realitäten aufeinandertreffen: eine starke, in Europa verankerte Plattform (Spotify stammt aus Schweden) und ein Umfeld mit hoher Datenschutzsensibilität und scharfem Regulierungsrahmen.
Unter der DSGVO muss Spotify transparent machen, welche Rückschlüsse aus Prompts gezogen werden (z.B. Stresslevel, Tagesablauf, mögliche politische oder religiöse Bezüge) und wofür diese Informationen genutzt werden. Das künftige EU-AI-Gesetz wird zusätzliche Pflichten bringen – etwa in puncto Transparenz von Empfehlungssystemen, Umgang mit sensiblen Daten und Rechten der Nutzer:innen auf Erklärung algorithmischer Entscheidungen.
Für Nutzer:innen in Deutschland, Österreich und der Schweiz stellt sich die Frage, wie wohl man sich damit fühlt, dass eine Plattform nicht nur weiß, was man hört, sondern in Textform auch, warum man es hört. Gerade in einem Markt, der sehr auf Datenschutz bedacht ist, könnte das Akzeptanzproblem werden – oder aber zum Treiber für besonders klare Opt-in-Modelle und Datenschutz-Einstellungen.
Wirtschaftlich wird der Abstand zwischen großen globalen Playern und kleineren europäischen Diensten wachsen, wenn letztere keine vergleichbaren AI-Funktionen anbieten können. Offene Recommendation-Modelle könnten hier eine Chance sein, um zumindest Teile der Funktionalität nachzubilden – eine mögliche Aufgabe für das europäische Open-Source-Ökosystem.
6. Ausblick
Wie geht es weiter? In den nächsten ein bis zwei Jahren sind mehrere Entwicklungslinien realistisch.
Erstens wird die Funktion tiefer in unterschiedliche Nutzungssituationen integriert. Voice-Eingaben im Auto (Android Auto, CarPlay), auf Smart Speakern oder Wearables sind der logische nächste Schritt. „Spiel Musik für eine nächtliche Autobahnfahrt von München nach Wien“ wäre dann ein genauso normaler Befehl wie heute „Nächster Titel“.
Zweitens steht Lokalisierung an. Damit Prompted Playlists im DACH-Raum wirklich massentauglich werden, müssen sie Deutsch – inklusive umgangssprachlicher Ausdrücke, Dialekte, Mischformen mit Englisch – gut verstehen. Das ist sprachlich und technisch anspruchsvoll. Jede neue Sprachversion wird zudem unter genauer Beobachtung der Aufsichtsbehörden stehen, von der österreichischen DSB bis zum deutschen BfDI.
Drittens ist mit neuer Monetarisierung zu rechnen. Heute ist das Feature in der Premium-Gebühr enthalten. Perspektivisch ließen sich aber „Prompt-Segmente“ für Labels und Marken öffnen: gesponserte Vibes („Sommer-Roadtrip präsentiert von Hersteller X“) oder Tools für Rechteinhaber, um Songs gezielt für häufige Prompts zu optimieren. Das schafft ein mächtiges Marketinginstrument, wirft aber sofort Fragen nach Fairness, Kennzeichnung und Verzerrung der Empfehlungen auf.
Das Risiko: Musikentdeckung wird zu stark durch Optimierungslogiken geprägt; alles klingt gleich, Überraschungen verschwinden. Die Chance: Jede Person – vom Azubi in Köln bis zur Freelancerin in Zürich – kann in Sekunden eine hochpassende Klangkulisse für ihren Alltag generieren, ohne je Playlists pflegen zu müssen.
7. Fazit
Mit den AI-Prompted-Playlists macht Spotify einen deutlichen Schritt hin zu einem prompt-zentrierten Musikerlebnis: Wir beschreiben unser Leben, der Algorithmus liefert den Soundtrack. Das ist bequem und strategisch klug – verstärkt aber auch Datensammlung und verschiebt kulturelle Macht von Menschen zu Modellen. Für Nutzer:innen und Politik im DACH-Raum bleibt die Kernfrage: Wie viel algorithmische Steuerung unseres Musikgeschmacks wollen wir akzeptieren, bevor wir die Kontrolle aktiv zurückfordern?
