Europa | Dr. Robert Freund

6. April 20266. April 2026

Open Data and Open Source AI – a perfect match

Alle KI-Anwendungen basieren darauf, dass Daten zur Verfügung stehen. Bei den bekannten proprietären Anbietern ist die Herkunft der Daten, und der Umgang mit den Daten oft nicht transparent. Diese KI-Modelle werden daher auch Closed AI Models genannt.

Demgegenüber gibt es die (wirklichen) Open Source KI-Modelle, die sich an der Definition von Open Source AI orientieren, somit transparent sind, wie Mistral AI auch in Europe gehostet werden, und der DSGVO entsprechen.

Solche Modelle können auf viele frei verfügbaren Daten (Open Data) in Europa, Deutschland, ja sogar aus Ihrer Region zurückgreifen. Für Einzelpersonen und für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) ist das wichtig, um keine rechtlichen Probleme bei der KI-Anwendung zu bekommen.

Ein guter Einstieg ist European Data – Das offizielle Portal für Daten zu Europa.

Dort kann man für jedes Land analysieren, welche Datensätze zur Verfügung stehen. In der folgenden Abbildung ist zu erkennen, dass für Deutschland 855.325 Datensätze (Stand: 05.04.2026) vorliegen..

Auf der Seite können Sie weiter auswählen und so die Datensätze (Open Data) recherchieren, die Sie für Ihre Anwendungen (Innovationen) im Unternehmen oder auch für sich selbst nutzen wollen.

Die Datensätze können dann in KI-Modelle eingebunden werden. Wir schlagen natürlich vor, Open Source KI zu verwenden, beispielsweise Mistral 3 Modellfamilie. Siehe dazu auch meine verschiedenen Blogbeiträge zu Mistral AI.

Open Data and Open Source AI – a perfect match. Ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität.

5. April 20265. April 2026

Energiesicherheit, Open Source und Künstliche Intelligenz

Die beiden Kriege in der Ukraine und im Iran haben wieder einmal deutlich gemacht, wie Abhängig wir in Europa von der Lieferung fossiler Energie sind. Dabei haben wir gerade in den letzten 5-10 Jahren deutliche Fortschritte bei der Energiesicherheit gemacht. Beispielsweise hatten erneuerbare Energien in Deutschland Anfang 2026 einen 60%- Anteil an der Bruttostromerzeugung (Bundesministerium für Wirtschaft und Energie).

Im europäischen Raum mit seinen vernetzten Energiestrukturen kommt es nun immer stärker darauf an, die unterschiedlichen Netze sicher zu steuern, ohne auch hier wieder in eine technologische Abhängigkeit zu geraten. Das Fraunhofer Institut entwickelt hierzu die SCADA Plattform und setzt dabei bewusst auf Open Source.

Um Anomalien europaweit frühzeitig erkennen und beheben zu können, entwickeln die Forschenden eine Open-Source-Plattform zur Datenerfassung, Fernüberwachung und Steuerung von Energienetzen. Experten sprechen von einer SCADA Plattform, kurz für »Supervisory Control and Data Acquisition Platform«. (…) Die Open-Source Software ist quasi der Werkzeugkasten, mit dem das KI-Modell trainiert und später betrieben wird.
Quelle: Auf zu sicherer Energie, Fraunhofer-Magazin 1 | 2026 (PDF).

Es ist bezeichnend, dass auch in der Energieversorgung auf Open Source Lösungen gesetzt wird, und dass diese dann Basis für die Anwendung Künstlicher Intelligenz sein wird. Ich würde mir wünschen, dass auch Open Source KI verwendet wird, da diese offen und transparent sind, und unsere Daten schützen. Ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität.

23. März 202623. März 2026

Mistral Forge: Eigene Unternehmens-KI entwickeln

Quelle: https://mistral.ai/products/forge

Die Nutzung den bekannten KI-Modelle (GenAI) wie ChatGPT, Gemini, Grok, Anthropic, Claude etc ist weit verbreitet. Es ist auch möglich, diese Modelle mit eigenen Daten zu trainieren, doch ist der Großteil dann immer noch zu wenig unternehmensspezifisch. Siehe dazu auch Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

Mistral AI ist hier in den letzten Jahren einen eigenen Weg gegangen, indem es als europäische Modell Familie DSGVO-konform ist, und auch als Open Source AI zur Verfügung steht.

Mit dem nun veröffentlichten Mistral Forge können Unternehmen auf Basis der eigenen Daten und Expertise ihr eigenes KI-Modell entwickeln.

From your data to your model

Vorgehensweise bei Mistral Forge: https://mistral.ai/products/forge

Die einzelnen Schritte werden auf der genannten Webseite ausführlich dargestellt. Es wir spannend zu sehen, welche Organisationen diesen Weg gehen werden. Aktuell sind das immerhin so bekannte Namen wie ASML, Ericsson, ESA und DSO National Laboratories aus Singapur. Siehe dazu auch

Österreichische Verwaltung setzt bei Künstlicher Intelligenz auf Mistral

Mistral Le Chat: Eine europäische Alternative zu ChatGPT

Digitale Souveränität: Mistral 3 KI-Modell-Familie veröffentlicht

22. März 2026

Österreichische Verwaltung setzt bei Künstlicher Intelligenz auf Mistral

Die vielfältigen Abhängigkeiten Europas, u.a. bei Energie und Digitalisierung sind in der Zwischenzeit allen leidvoll bewusst geworden. In den letzten Jahren wird daher immer mehr versucht, auf unabhängige Lösungen zu setzen.

Das bedeutet bei der Energie natürlich, erneuerbare Energie auszubauen. Bei der Digitalisierung geht es um eine weitgehende Digitale Souveränität. In vielen europäischen Verwaltungen werden auch schon erste erfolgreiche Schritte sichtbar.

Vielen Verwaltungen wird langsam aber sicher auch klar, wie viel Geld sie an Rahmenverträgen, Lizenzen und Software an Big-Tech gezahlt zahlen müssen. Es sind in Deutschland 13,6 Milliarden Euro pro Jahr (Quelle: Golem 04.07.2025).

In der Zwischenzeit gibt es viele Open Source Anwendungen die als Alternativen zur Verfügung stehen. Das dänische Digitalministerium ersetzt beispielsweise Microsoft Office durch Libre Office, Schleswig-Holstein setzt in der Verwaltung auf Nextcloud usw. usw.

Einen Schritt weiter geht die Österreichische Verwaltung, die in Zukunft verstärkt Künstliche Intelligenz einsetzen will. Dabei hat man sich im Sinne der genannten Überlegungen für ein europäisches (französisches) KI-Modell entschieden: DSGVO-konform und Open Source.

„Gerade beim Einsatz von KI im Staat ist digitale Souveränität entscheidend. Deshalb arbeiten wir an einer gemeinsamen Infrastruktur, die unsere Daten schützt und gleichzeitig Innovation ermöglicht.“ Deshalb laufen auf den GPUs im Bundesrechenzentrum auch bevorzugt europäische Modelle – also etwa Mistral AI aus Frankreich. Dies soll volle Souveränität über die Daten garantieren“ (Zellinger, P. (2026): Es wird ernst: Künstliche Intelligenz zieht in die österreichische Verwaltung ein, in Der Standard vom 10.03.2026.

In dem Beitrag wird auch erwähnt, dass für nicht so sicherheitsrelevante Bereiche auch andere KI-Modelle genutzt werden können. Doch was ist in Öffentlichen Verwaltungen nicht sicherheitsrelevant?

Siehe dazu auch

Digitale Souveränität: Mistral 3 KI-Modell-Familie veröffentlicht

Mistral Le Chat: Eine europäische Alternative zu ChatGPT

Mistral Le Chat: Ersten persönlichen Agenten zu User Innovation angelegt

17. März 202617. März 2026

Minerva AI LLM: Das italienischsprachige KI-Modell

In dem Blogbeitrag Open Source AI-Models for Europe: Teuken 7B – Training on >50% non English Data hatte ich schon erläutert, wie wichtig es ist, dass sich Organisationen und auch Privatpersonen nicht nur an den bekannten AI-Modellen der Tech-Giganten orientieren.

Die dort oftmals hinterlegten Daten, die natürlich zum überwiegenden Teil in Englisch (oder Chinesisch) vorliegen, spiegeln nicht die vielfältige europäische Kultur mit ihren vielen Nuancen wieder. Kulturelle Bereiche, definieren sich oftmals über die jeweilige Sprache.

Es ist daher nicht verwunderlich, dass es in den jeweiligen europäischen Ländern einen Trend gibt, KI-Modelle zu entwickeln, die die jeweilige sprachlichen Besonderheiten beachten – wie z.B. Minerva AI LLM:

Minerva AI LLM is the first family of Large Language Models pretrained from scratch in Italian developed by Sapienza NLP in collaboration with Future Artificial Intelligence Research (FAIR) and CIN AIECA. The Minerva models are truly-open (data and model) Italian-English LLMs, with approximately half of the pretraining data composed of Italian text. You can chat with Minerva for free directly through the app — it’s easy, fast, and open to everyone.

Es handelt sich also um eine Modell-Familie, die offen für jeden nutzbar ist. Es zeigt sich auch hier wieder, dass Künstliche Intelligenz auf Vertrauen basieren muss, damit sie den gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Anforderungen gerecht werden kann. Siehe dazu auch beispielhaft

Künstliche Intelligenz – It All Starts with Trust

Open EuroLLM: Ein Modell Made in Europe

Spanisch: Open Source AI: Veröffentlichung der ALIA AI Modelle für ca. 600 Millionen Spanisch sprechender Menschen weltweit

Schwedisch: GPT S W 3

11. März 202611. März 2026

Mistral Le Chat: Eine europäische Alternative zu ChatGPT

Auf die neue Mistral 3 KI-Modell-Familie hatte ich schon im Dezember 2025 in einem Blogbeitrag hingewiesen. Das französische Start-Up wurde 2023 gegründet: „(…) the company’s mission of democratizing artificial intelligence through open-source, efficient, and innovative AI models, products, and solutions“ (Quelle: Website).

Dieses Demokratisieren von Künstlicher Intelligenz durch Open Source, als europäischer und DSGVO-konformer Ansatz, ist genau der Weg, den ich schon in verschiedenen Beiträgen vertreten habe. Es ist daher interessant, auch den in 2024 veröffentlichten Bot Le Chat im Vergleich beispielsweise zu ChatGPT zu testen.

Die Abbildung weiter oben zeigt die Landingpage für Le Chat mit einem einfachen Feld für die Eingabe eines Prompts. Man kann die Leistungsfähigkeit des Bots testen, ohne sich anmelden zu müssen. Ich habe mich also zunächst nicht angemeldet und einfach einmal eine Frage eingegeben, die mich aktuell beschäftigt: Es geht um die Unterschiede zwischen den Auffassungen von Henry Chesbrough und Eric von Hippel zu Open Innovation.

Ausschnitt aus der Antwort zum eingegebenen Prompt

Die Abbildung zeigt einen Ausschnitt aus der umfangreichen Antwort auf meine Frage, inkl. der generierten Gegenüberstellung der beiden Ansichten auf Open Innovation. Die Antwort kam sehr schnell und war qualitativ gut – auch im Vergleich zu ChatGPT.

Mistral Le Chat ist ein europäisches Produkt, das auch der DSGVO unterliegt und darüber hinaus neben französisch- und englischsprachigen, auch mit deutschsprachigen Daten trainiert wurde. Es ist spannend, sich mit den Mistral-KI-Modellen und mit Le Chat intensiver zu befassen.

Wir haben den kostenpflichtigen ChatGPT-Account in der Zwischenzeit gekündigt, und werden mehr auf Modell-Familien wie Mistral 3 und Mistral Le Chat setzen. Wir sind gespannt, wie sich die Open Source Alternativen in Zukunft weiterentwickeln – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität. Siehe dazu auch

Weitere Open Source AI-Modelle ausprobieren.

Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI.

Open Source AI: Warum sollte Künstliche Intelligenz demokratisiert werden?

Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.

2. März 20262. März 2026

Interaktion zwischen Mensch und KI-Modell: Welche Rolle spielen dabei Werte?

Immer mehr Menschen nutzen Künstliche Intelligenz, um gesundheitliche, psychologische oder berufliche Themen zu analysieren. Der Ratgeber ist in diesen Fällen also nicht der Arzt, der Psychologe, oder ein Kollege am Arbeitsplatz, sondern ChatGPT oder andere bekannte KI-Modelle.

Es ist in dem Zusammenhang wichtig, welche Werte von dem KI-Modell „vertreten“ werden. Warum? In dem Beitrag Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich wird deutlich, wie unterschiedlich die Werte von KI-Modellen der US-amerikanischen Tech-Konzerne, chinesischen Modellen, und europäischen Modellen sein können.

Da wiederum Werte Ordner sozialer Komplexität sind, ermöglichen sie ein Handeln unter Unsicherheit und bestimmen die menschliche Selbstorganisation.

Systemische Sicht auf Werte: „Werte können als Ordnungsparameter (Ordner) selbstorganisierter komplexer biotischer, individueller, gruppenförmiger oder aggregierterer sozialhistorischer Systeme aufgefasst werden. Diese Ordner bestimmen oder beeinflussen zumindest stark die individuell-psychische und sozial-kooperativ kommunikative menschliche Selbstorganisation und ermöglichen eben damit jenes Handeln unter prinzipieller kognitiver Unsicherheit“ (Haken 1996).

Bei der Kommunikation Mensch – KI dringt die KI immer tiefer in das Profil des Menschen ein, was dazu führen kann, dass sich KI-Modelle beim Nutzer einschmeicheln. Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz: Verstärkt Personalisierung Schmeicheleien? Ergebnisse einer Studie..

Da die Werte der proprietären KI-Modelle oft nicht transparent sind, kann es daher zu unerwünschten Manipulationen kommen. Siehe dazu auch Open Source AI: Warum sollte Künstliche Intelligenz demokratisiert werden?

27. Februar 202627. Februar 2026

Künstliche Intelligenz: Für agglutinierende Sprachen wie Ungarisch, Baskisch, etc. reichen die üblichen KI-Modelle nicht aus

In früheren Beiträgen hatte ich schon darauf hingewiesen, dass der Großteil der Trainingsdaten der bekannten KI-Modelle aus englischsprachigen (chinesischen) Elementen zusammengesetzt sind. Das Open Source AI-Modell für Europa Teuken 7B hat hier angesetzt, und enthält daher mehr als 50% non englisch data.

Es stellt sich dabei natürlich auch die Frage, warum es so wichtig ist, Trainingsdaten in den jeweiligen (europäischen) Sprachen zu haben. Dazu habe ich eine Erläuterung zur ungarischen, bzw. finnischen Sprache gefunden:

„The current landscape is dominated by models pretrained on vast corpora composed predominantly of English and a few other high-resource languages, creating a significant performance and resource disparity for less-resourced linguistic communities (Zhong et al. 2025). For medium-resource languages such as Hungarian, a Finno-Ugric language characterized by its agglutinative nature and rich morphology, this gap is particularly pronounced. Off-the-shelf multilingual models often exhibit suboptimal performance due to insufficient representation in training data and tokenizers that are ill-suited to language specific morphology. This is particularly the case for open-source models, which visibly struggle with Hungarian grammar“ (Cesibi et al. 2026).

Die hier angesprochenen Agglutinierenden Sprachen (Wikipedia) sind gar nicht so selten. Neben der hier angesprochenen ungarischen Sprache, sind das auch Finnisch, Baskisch, Japanisch, Türkisch usw. Schauen Sie sich dazu bitte die angegebene Wikipedia-Seite an, Sie werden überrascht sein.

Für all diese Sprachen macht es also Sinn, spezifische Trainingsdaten in der jeweiligen Sprache, inkl. der jeweiligen Besonderheiten zu entwickeln. In der Zwischenzeit ist dieser Trend auch deutlich zu beobachten, nicht nur bei den Agglutinierenden Sprachen.

Diese speziellen KI-Modelle können gerade für kultur-, sprachen- und kontextbezogene Innovationen geeignet sein. Siehe dazu auch

Open EuroLLM: Ein Modell Made in Europe – eingebunden in unsere LocalAI

Künstliche Intelligenz: Das polnische Sprachmodell PLLuM

Open Source AI: Veröffentlichung der ALIA AI Modelle für ca. 600 Millionen Spanisch sprechender Menschen weltweit

23. Februar 202623. Februar 2026

Künstliche Intelligenz: Das polnische Sprachmodell PLLuM

Es ist schon erstaunlich, wie dynamisch sich in Europa länderspezifische Large Language Models (LLMs) und europäische LLMs entwickeln.

In 2024 wurde beispielsweise Teuken 7B veröffentlicht, über das wir in unserem Blog auch berichtet hatten. Siehe dazu Open Source AI-Models for Europe: Teuken 7B – Training on >50% non English Data.

Weiterhin wurde Open EuroLLM veröffentlicht, ein „Large language Model made in Europe built to support all official 24 EU languages„. Die generierten Modelle sind Multimodal, Open Source, High Performance und eben Multilingual.

Zusätzlich zur europäischen Ebene gibt es allerdings auch immer mehr spezielle, länderspezifische Large Language Models (LLMs), wie das in 2025 veröffentlichte PLLuM ((Polish Large Language Model). Ich möchte an dieser Stelle drei wichtige Statements wiedergeben, die auf der Website zu finden sind:

Polnische Sprachunterstützung
Ein wichtiges Element dieses Projekts ist die Entwicklung eines umfassenden und vielfältigen Datensatzes, der die Komplexität der polnischen Sprache widerspiegelt.

Die polnische Sprachunterstützung geht darauf ein, dass die üblichen proprietären LLM überwiegend in englischer (chinesischer) Sprache trainiert wurden, und dann entsprechende Übersetzungen liefern. Diese sind für den Alltagsgebrauch durchaus nützlich, doch wenn es um die kulturellen, kontextspezifischen Nuancen einer Sprache geht, reichen diese großen KI-Modelle der Tech-Konzerne nicht aus.

Offene Zusammenarbeit und einfache Bedienung
Das PLLuM-Modell wird unter einer offenen Lizenz veröffentlicht. Die Modelle können über die Huggingface -Plattform heruntergeladen werden. Eine grafische Benutzeroberfläche (GUI) in Form eines Chats ist ebenfalls verfügbar.

Das PLLuM-Modell setzt auf Offenheit, Transparenz und einfache Bedienung. Es versteht sich daher von selbst, dass die Modelle bei Huggingface zur Verfügung stehen und genutzt werden können. Probieren Sie den Chat einfach einmal aus:

Sicherheit und Ethik
Wir stellen sicher, dass unser Modell sicher und frei von schädlichen und falschen Inhalten ist, was für seinen Einsatz in der öffentlichen Verwaltung von entscheidender Bedeutung ist.

Nicht zuletzt sind Sicherheit und Ethik wichtige Eckpunkte für das polnische Modell. Es unterscheidet sich dadurch von den bekannten großen KI-Modellen der Tech-Konzerne. Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz: Würden Sie aus diesem Glas trinken?

Interessant ist auch, dass auf der PLLuM-Website darauf hingewiesen wird, dass man durch diese KI-Modelle auch Innovationen fördern möchte. Wieder ein direkter Bezug zwischen Open Source AI und Innovationen.

Vertrauen Sie daher besser wirklichen Open Source AI – Anwendungen: Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.

7. Februar 2026

Künstliche Intelligenz: Pfadentstehung und Pfadbrechung

Pfadentstehung und Pfadbrechung (Ortmann 2009)

Bei Innovationen wird oft die Theorie der Pfadabhängigkeit thematisiert. Dabei ist am Anfang, in der Phase I der Entscheidungsselektivität, die Variationsbreite noch groß. Mit der Zeit wechselt die Situation (Critical Juncture) in die Phase II der positiven Rückkopplungen. Hier ist der Handlungsspielraum noch immer groß, doch die verfügbaren Varianten reduzieren sich. Eine gewisse Gewohnheit stellt sich ein, und es kommt zu einem Lock-in in der Phase III der Pfadabhängigkeit.

Diese Phasen können wir aktuell bei der Nutzung von KI-Modellen gut nachvollziehen, wobei ich vermute, dass viele durch die Nutzung der bekannten proprietären KI-Modelle wie ChatGPT, Gemini, Anthropic, Grok usw. in der Phase der Pfadabhängigkeit sind.

Es wundert daher nicht, dass Anbieter wie ChatGPT nun langsam aber sicher anfangen, diese Situation zu monetarisieren, und z.B. Werbung schalten. Diese Situation ist für viele Nutzer ärgerlich, doch stellen sich bei einem gewünschten Wechsel zu anderen KI-Modellen nun Switching Cost ein, die zu einer Hürde werden. Ein De-locking ist möglich, doch mit Aufwand verbunden.

„Pfadabhängigkeit heißt ja: Prozesse sind nicht durch unsere Entscheidungen und Pläne zu determinieren, sondern nehmen ihren erst Schritt für Schritt näher bestimmten Verlauf in einem spezifischen Wechsel von Kontingenz und Notwendigkeit – in Folge von lauter intendierten und nicht-intendierten Effekten, schließlich in Folge von Selbstverstärkungseffekten, vor denen sich die Entscheidungsgewalt der Entscheider vollends blamiert (Ortmann 2009:11).

In der aktuellen Situation kann es dazu kommen, dass wir aus Bequemlichkeit nicht aus der Pfadabhängigkeit herauskommen. Vielen Nutzern ist diese Situation nicht bewusst. Sie glauben immer noch, dass sie es sind, die die KI-Systeme mit ihren Eingaben (Prompts) steuern…. Siehe dazu auch Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.