Zur MCP 2026 Conference zu Mass Customization and Personalization findet vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn, statt. Auch zu dieser Konferenz habe ich Abstracts eingereicht, die in der Zwischenzeit bestätigt wurden.
It is our pleasure to inform you that your abstracts entitled:
Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personalized Framework
Digital Sovereignty and Open-Source AI: A European Path for Innovative SMEs
were positively reviewed by MCP 2026 Scientific Committee and accepted to proceed to the next stage of uploading full paper according to the template.
Nun geht es daran, das Paper bis zum 31. Mai 2026 nach den Konferenzvorgaben fertigzustellen.
Wenn alles klappt, werden ich beide Paper im September auf der Konferenz vorstellen, und mit den Kollegen diskutieren.
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.
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.
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 Modelspretrained 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
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 MistralLe Chat setzen. Wir sind gespannt, wie sich die Open Source Alternativen in Zukunft weiterentwickeln – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität. Siehe dazu auch
Dass es erforderlich ist, sich als Privatperson, Unternehmen, gemeinnützige Organisation oder staatliche Verwaltung digital unabhängiger von amerikanischen (oder auch chinesischen) Anbietern zu machen, ist so langsam aber sicher allen klar geworden.
Der erste Schritt ist, sich von Microsoft Office 365 oder auch Google Workplace unabhängiger zu machen. Dafür gibt es in der Zwischenzeit viele Möglichkeiten, die beispielsweise auf Nextcloud Hub basieren. Wie Sie als Leser unseres Blogs wissen, haben wir diesen Schritt schon vor vielen Jahren eingeleitet, und Nextcloud auf unseren eigenen Servern installiert. Bitte schauen Sie sich dazu meine Blogbeiträge zu Nextcloud an.
Parallel dazu bieten auch andere Anbieter Nextcloud Hub als Service an – beispielsweise auch ein Unternehmen aus Den Haag, das Office.EU als europäische Plattform anbietet:
„Office EU is a complete cloud-based office suite (like Microsoft 365 or Google Workspace) that is 100% European-owned and runs entirely on European infrastructure. Office EU includes all the essential productivity apps for documents, spreadsheets, presentations, file storage, email, calendars, and video meetings“ (Website).
Der nächste Schritt ist dann, Künstliche Intelligenz in Nextcloud zu integrieren. Wir haben auf unserer Installation gezeigt, dass LocalAI in Nextcloud integriert, und Open Source basierte KI-Modelle eingebunden werden können – wichtige Schritte in Richtung Digitale Souveränität.
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
„Die Werte, auf die sich die Union gründet, sind die Achtung der Menschenwürde, Freiheit, Demokratie, Gleichheit, Rechtsstaatlichkeit und die Wahrung der Menschenrechte einschließlich der Rechte der Personen, die Minderheiten angehören. Diese Werte sind allen Mitgliedstaaten in einer Gesellschaft gemeinsam, die sich durch Pluralismus, Nichtdiskriminierung, Toleranz, Gerechtigkeit, Solidarität und die Gleichheit von Frauen und Männern auszeichnet“ (ebd.).
Manchmal habe ich den Eindruck, dass Regionen in der Europäischen Union gerne eigene Werte durchsetzen möchten, sich regional abschotten, aber dennoch die Vorteile der Europäischen Union nutzen wollen. Diese Vorteile gibt es nicht, ohne die Berücksichtigung der genannten Werte – sogar dann, wenn es um die Nutzung der Künstlichen Intelligenz geht. Siehe dazu auch
In unserem Blog habe ich schon oft über die notwendige Digitale Souveränität von einzelnen Personen, Organisationen und Länder geschrieben. Es wird dabei immer deutlicher, dass wir in Europa Modelle benötigen, die nicht vom Mindset amerikanischer Tech-Konzernen oder vom Mindset chinesischer Politik dominiert werden, und auf Open Source Basis zur Verfügung stehen.
So etwas soll nun mit SOOFI (Sovereign Open Source Foundation Models) entwickelt werden. In der Abbildung ist der prinzipielle Aufbau zu erkennen. Auf Basis geeigneter Daten können Foundation Models an die jeweiligen Bedürfnisse ganzer Branchen angepasst werden. Darauf aufbauend, schließen sich u.a. auch AI Agenten an.
„Ein wichtiger Schritt für die europäische KI-Souveränität: Unter SOOFI arbeiten zukünftig Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus 6 führenden deutschen Forschungseinrichtungen zusammen, um souveräne europäische Alternativen zu KI Technologien aus den USA und China bereitzustellen. Der Fokus liegt darin, mit den Modellen einen Beitrag für die industrielle Nutzung von KI zu leisten“ (Quelle: Pressemitteilung | PDF).
Es ist schon manchmal zum Volkssport geworden, Europa für alles verantwortlich zu machen, was nicht so gut läuft. Dabei wird oft übersehen, dass wir gerade in Deutschland von unseren europäischen Partnern abhängig sind, und nur mit ihnen gemeinsam die großen Herausforderungen bewältigen können. Dabei steht Europa zwischen den USA und China,
Gerade wenn es um die technologischen Entwicklungen geht, werden wir in Europa oft mit den USA und China verglichen. Dabei kommt heraus, dass wir „weit hinter“ den beiden Großmächten liegen. Es ist immer leicht, sich einen Teil des gesellschaftlichen Lebens herauszufiltern und diesen dann zu bewerten, ohne die Zusammenhänge zu betrachten. Neben den technologischen Entwicklungen geht es auch die sozialen Zusammenhänge in Gesellschaften. Alles ist eben mit allem vernetzt.
„While the world often focuses on the rivalry between the U.S. and China, Europe has steadily built a different path: one defined by high living standards, strong public institutions, universal healthcare, and a commitment to sustainability and human rights. Its cities lead in quality of life, its democracies remain among the most robust, and its cultural and regulatory influence—exemplified by GDPR, climate policy, and social protections—extends globally.
In contrast, the United States, though still dominant in innovation, faces mounting internal challenges: political dysfunction, social fragmentation, inequality, and mistrust in institutions. The dynamism of Silicon Valley and Wall Street has come at the cost of social cohesion and civic faith“ (Bris 2025).
Ist es wirklich so erstrebenswert den Elons Musks, Sam Altmans, Donald Trumps, Peter Thiels, usw. usw. hinterherzurennen? Manche, die das relativ blind machen, sollten kurz innehalten und nachdenken.
Der aktuelle Global Innovation Index 2025 zeigt, dass Deutschland im Ranking nicht mehr zu den TOP 10 zählt (Abbildung). Im internationalen Vergleich rutscht Deutschland etwas ab. Im Global Innovation Index 2017 war Deutschland im Vergleich zu 2016 einen Platz nach oben gerutscht, und belegte immerhin Platz 9.
Schon 2010 hatte ich in einem Blogbeitrag etwas zynisch angemerkt, dass wir in Deutschland mehr Innovationspreise als wirkliche Innovationen haben.
Vergleichen wir uns in Deutschland mit anderen Ländern in der EU, oder mit den eigenen Innovations-Kennzahlen der vergangenen Jahre, sieht es dagegen immer noch recht gut aus. Es ist halt immer die Frage, welche Zahlen ich heranziehe, um die Innovationskraft eines Landes zu bewerten. Es ist eben – frei nach Einstein – alles relativ.
Doch was können wir tun, um diese Entwicklung zu korrigieren?
In Zeiten von Künstlicher Intelligenz beispielsweise sollte es darum gehen, die bisher nicht erfüllten Bedürfnisse von Menschen endlich in den Mittelpunkt zu stellen, und geeignete Produkte und Dienstleistungen auf den Markt zu bringen.
“There is still an invisible hand behind supply-side reform. Adam Smith argued that the invisible hand that drives markets is capital, while the invisible hand of supply that drives innovation is demand. Generally speaking, the “inconvenience” in the daily life of the people can be used as the traction of technological development. In the AI technology market, enterprises that see fundamental needs can have a large number of applications for their products” (Wu 2025).
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