Freund, R., Anisic, Z. (2026): Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs – Abstract

Freund, R., Anisic, Z. (2026): Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs, in Anisic, Z., Forza, C. (Eds): Proceedings of the 12th International Conference on Customization and Personalization, September 17-18, 2026, Balatonfüred, Hungary, pp. 86-95 · 17. Sep. 2026

Abstract: Digital sovereignty is increasingly critical for innovative small and medium-sized enterprises (SMEs) in Europe, particularly as dependence on proprietary cloud AI systems raises concerns around data control, transparency, and cost predictability. This paper examines how European SMEs can design resilient, AI-driven innovation processes while preserving full control over their data and infrastructure. Drawing on a conceptual framework supported by proof-of-concept implementations, we analyse Europe’s rights-based approach to AI governance under the EU AI Act and contrast it with the market-oriented model of the United States and the state-controlled paradigm of China. We then demonstrate, step by step, how a coherent digital sovereignty stack, comprising Nextcloud as a sovereign collaboration platform, LocalAI for on-premise model deployment, European open-source large language models (including Teuken-7B and EuroLLM), open data sources, and open-source AI agents coordinated via the Model Context Protocol (MCP) can be integrated to support all four stages of the SME innovation process. Challenges including hidden implementation costs, AI hallucinations, vendor lock-in, and the need for Explainable AI (XAI) are critically discussed. The paper concludes with a scalable, layered framework enabling European innovative SMEs to achieve AI-driven innovation with full digital sovereignty.

MISSION KI: Wie vertrauenswürdig sind KI-Modelle?

Abstract structure and delineation of an AI system. Source: Fraunhofer IAIS Assessment Catalogue (2021) (MISSION AI 2025)

Es gibt Millionen von KI-Modellen bei denen manchmal nicht klar ist, ob man ihnen als Privatperson, als Unternehmen oder als Öffentliche Verwaltung trauen kann. Denn: It all starts with trust.

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Wenn dem so ist, stellt sich natürlich gleich die Frage, wie Vertrauenswürdigkeit bei KI-Modellen eingeschätzt und bewertet werden kann.

Zunächst einmal muss so eine Vorgehensweise von neutralen Stellen und nicht von den Unternehmen selbst durchgeführt werden. Auch die Kriterien sollten natürlich transparent und offen sein.

Solche Initiativen gibt es seit einigen Jahren auf internationaler und nationaler Ebene. International befasst sich die IEEE 8000.1 Working Group mit der Vertrauenswürdigkeit von Künstlicher Intelligenz. In Deutschland ist es seit 2023 die MISSION AI, die ein entsprechendes Rahmenwerk entwickelt.

„It combines established approaches (VDE SPEC 90012, Fraunhofer IAIS Prüfkatalog, Joint Specification for Trustworthy AI Systems) into an integrated assessment framework“ (MISSION KI).

In der Veröffentlichung MISSION KI (2025) Quality Standard for Low-Risk AI (PDF) werden Vorgehensweise, Kriterien usw. auf mehr als 100 Seiten ausführlich erläutert.

Auf der internationalen Konferenz MCP 2026, 16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn gehe ich auf diese Zusammenhänge in zwei meiner Paper ein.