Bloomberg Linea — Isolar as batidas de um instrumento do restante em uma canção sempre foi um desejo de iniciantes a músicos profissionais - um recurso fundamental para treinar e buscar aperfeiçoamento. Com a prática de tocar bateria como uma das paixões, o empreendedor serial Geraldo Ramos estava no time daqueles que sentiam falta de um recurso do gênero.
Em 2019, ele criou o aplicativo Moises, com os sócios Eddie Hsu e Jardson Almeida, em João Pessoa, na Paraíba. Com uso de Inteligência Artificial (IA), o produto permite que os músicos façam edições, isolando ou removendo equipamentos e partes de músicas, além do acesso a diversos outros recursos.
“Começaram a surgir, em 2019, algumas pesquisas nessa área e começaram a vir algumas soluções bem interessantes, usando machine learning. No começo, foi um projeto paralelo, com tecnologia open source, que foi criada pelo pessoal da Deezer, chamado Splitter. Esse foi o início do processo com o Moises”, explicou Ramos, CEO da Music.AI, nome da companhia em que o Moises está inserido.
O serviço chamou a atenção em pouco tempo e arregimentou uma base de 50 mil usuários logo na primeira semana. Para os sócios, foi a sinalização de que poderia ganhar escala, e o que era um projeto paralelo passou para outro estágio.
“Ficou bem claro que era só a ponta do iceberg e que essas tecnologias de machine learning iriam impactar em várias áreas da música, tanto em produção e criação como na prática. A partir daí, começamos a trazer cientistas de dados para trabalhar nas nossas próprias soluções em 2020, já na pandemia”.
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O rápido crescimento da startup, em ritmo superior a 100% a cada um ano, atraiu novo capital: US$ 40 milhões (cerca de R$ 250 milhões) em rodada Série A coliderada entre a Monashees e a Connect Venture, joint venture formada pela CAA Creative Artists Agency e a NEA (New Enterprise Associates).
Entraram na rodada ainda Kickstart, Samsung Next, Toba Capital, Valutia e Pelion e profissionais do universo musical, como Steve Aoki, Freddy Wexler, 3LAU e Alexander23. Nos cinco anos de vida, a startup levantou US$ 50,2 milhões na soma das três rodadas, entre pré-Seed e Série A.
Na breve trajetória, a musictech conta mais de 50 milhões de usuários, distribuídos por mais de 200 países. Ao fim de dezembro, o negócio foi reconhecido como o Melhor App do Ano para iPad no App Store Awards 2024, em cerimônia nos Estados Unidos.
O uso do Moises vem de um público diverso, que vai desde quem está inicia na prática dos instrumentos a músicos carimbados, como Eloy Casagrande, baterista do Slipknot e ex-Sepultura, e Jordan Rudess, ganhador do Grammy e tecladista.
A maior parte da receita está nos Estados Unidos, país que representa em torno de 35% do total e onde Ramos está radicado há mais de uma década. O Brasil aparece logo atrás, seguido pelo México.
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Novos recursos
Nos últimos 18 meses, os sócios criaram Music.AI, que passou a ser o nome da companhia e também da oferta para o mercado B2. O Moises fica com o status de produto e mantém o foco no consumo final, o B2C.
“No B2B, as empresas fazem contratos de uso da tecnologia em cloud. Geralmente, é um preço por minuto, por módulo utilizado. Contamos com mais de 40 módulos, incluindo modo de separação e modo de transcrição”, explicou Ramos. A vertical responde por 10% do faturamento e tem clientes como a gravadora Sony.
Entre os recursos habilitados, a Music.AI dispõe também de um estúdio com tecnologia de IA generativa, treinado com mais de 50 vozes que podem ser usadas em gravações - os donos das vozes são remunerados pela licença. “O usuário canta com uma voz e pode trocar para mais de 50 vozes.”
Os novos investimentos chegam para acelerar o ritmo de crescimento e desenvolvimento da startup, com a criação de produtos que usam IA generativa.
Um serviço já desenhado e previsto para este trimestre é internamente chamado de “Session Musicians’. Trata-se de um, processo colaborativo em que um músico para gravar uma canção ou parte dela e agregar, a partir de agentes de IA, os demais instrumentos, como violão, guitarra e bateria.
“Nós resolvemos levantar capital porque achamos que essas tecnologias de AI generativa vão acelerar muito rapidamente e queremos estar realmente na vanguarda”, disse Ramos.
“Vamos investir bastante para expandir o time de data science e melhorar nossa capacidade de treino também, que é algo bem caro. Temos que ter os clusters para treinar de forma escalável e rápida.”
Atualmente, a startup tem 90 pessoas, incluindo um time de 15 em ciência de dados. Ao longo do ano, a estimativa é a de que o número total possa chegar a 150 profissionais.
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