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Künstliche Intelligenz: Reasoning und die Chain of Thoughts

Mit Explainable AI (XAI) sollen KI-Systeme transparent, nachvollziehbar und überprüfbar gemacht werden. in dem Zusammenhang kommt dem Reasoning eine besondere Rolle zu:

„Unter Reasoning versteht man den Prozess, bei dem ein KI-System seine internen Schlussfolgerungen sichtbar macht, etwa in Form logisch strukturierter Argumentationsketten oder textuell formulierter Teilschritte (sogenannter Chains-of-Thought)“ (Mittelstand Digital Fokus Mensch (2026): Digitale Souveränität als Basis für sichere KI-Anwendungen).

XAI und Reasoning ermöglichen es gerade Kleinen und Mittleren Unternehmen die jeweiligen Prozessschritte zumindest teilweise nachzuvollziehen.

„Transparenz allein genügt nicht, wenn die Systeme nicht kontrolliert, erweiterbar und datensouverän betrieben werden können“ (ebd.).

Gerade KMU sollten darauf achten, wenn sie Künstliche Intelligenz in ihre Prozesse einbinden wollen. XAI, Reasoning, Open Data und Open Source AI bieten hier geeignete Möglichkeiten, einen unternehmensspezifischen Mix zu finden.

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

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Divergentes und konvergentes Denken mit KI unterstützen

Typischer Stage-Gate Ideenverfeinerungs- und Auswahlprozess (CEN/TS 16555-2014)

Für den kreativen Prozess, bzw. den Problemlösungsprozess, sind grundsätzlich zwei Denkstile erforderlich (Hornung/Patzak 2011):

Divergentes Denken (divergent: „auseinandergehend, ausschweifend, verzweigend“): die Gedanken schweifen lassen, in die Breite gehendes Denken, den Gedanken freien Lauf lassen, eine Ausweitung des Suchraumes.

Konvergentes Denken (konvergent: „zusammenlaufend, zusammenführend“): die Gedanken auf einen Punkt bringen, einem Ziel zuführen, eine Einengung des Suchraumes, vorsehen von Randbedingungen und Beschränkungen.

Divergentes und Konvergentes Denken sind im Ideenverfeinerungs- und Auswahlprozess gefragt (Abbildung).

Die jeweiligen Schritte können heute gut mit Künstlicher Intelligenz unterstützt werden. Es stellen sich dabei folgend Fragen:

Welches KI-Modell soll verwendet werden? Eher ein Modell, oder mehrere, spezialisierte Modelle? Siehe dazu Von „One Size Fits All“ über Variantenvielfalt in die Komplexitätsfalle?

Soll es ein proprietäres KI-Modell sein, oder doch besser ein Open Source AI Modell? Siehe dazu Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI.

Welche Daten sollen verwendet werden? Sollen relativ wahllos Daten aus den Netz genutzt werden? Das kann zu rechtlichen Problemen führen. Oder sollen frei verfügbare (Open Data) Daten und eigene Daten aus der Organisation genutzt werden?

Bei der Beantwortung der jeweiligen Fragen merkt man sehr schnell, dass Open Data und Open Source AI ein perfect match bilden.

Natürlich kann der Prozess auch weiter geöffnet werden, wobei sich zwei Ansätze anbieten: Einmal ist es der Open Innovation Ansatz von Henry Chesbrough, der von offeneren Innovationsprozessen in Unternehmen ausgeht und somit auf das jeweilige Business Model zielt.

Andererseits kann ein persönlicher offener Innovationsprozess, also Open User Innovation nach Henry Chesbrough gemeint sein. Siehe dazu Henry Chesbrough über die Zukunft von Open Innovation.

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Open Data and Open Source AI – a perfect match

Grafik mit Mistral Le Chat generiert

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..

Quelle: European Data

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.

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Energiesicherheit, Open Source und Künstliche Intelligenz

Image by andreas160578 from Pixabay

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.

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Innovatives Denken mit Künstlicher Intelligenz unterstützen

Legende
(CEN TS 16555-2014):

1 Sammeln von Informationen
2 Erzeugen von Lösungen
3 Rasches Lernen
4 Bewertung
5 Synthese und Outputs
6 Ergebnisse

Unternehmen setzen für ihren Innovationsprozess Künstliche Intelligenz ein. Auf der individuellen Ebene ist das natürlich auch möglich. Beispielsweise kann Künstliche Intelligenz das eigene innovative Denken unterstützen. Die Abbildung zeigt dazu die insgesamt sechs Schritte – vom Sammeln von Informationen (1) bis zu den Ergebnissen (6).

In jedem einzelnen Schritt sollten Sie überlegen, ob Sie nur ein KI-Modell verwenden wollen, oder ob es nicht besser ist, spezielle KI-Modelle zu nutzen. Siehe dazu auch KI-Modelle: Von „One Size Fits All“ über Variantenvielfalt in die Komplexitätsfalle?

Weiterhin sollten Sie sich überlegen, ob Sie die bekannten proprietären KI-Modelle für ihre innovativen Ideen nutzen wollen. Denken Sie bitte daran, dass diese wenig transparent sind und Sie nicht genau wissen, was mit ihren Ideen passiert. Siehe dazu auch Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI.

Unser Vorschlag ist daher, dass Sie zur Unterstützung ihres innovativen Denkens, in jedem Schritt Open Source KI-Modelle nutzen. Dass kann MISTRAL LE CHAT als Alternative zu ChatGPT etc, ein Modell wie Mistral AI für alle Schritte, oder auch ein Konzept mit unterschiedlichen Modellen sein, die Sie auf Huggingface finden können.

Natürlich ist es auch möglich, für die oben genannten Schritte einen, oder mehrere KI-Agenten zu nutzen – natürlich möglichst auch Open Source basiert.

Überlegen Sie abschließend noch, ob Sie alles auf ihrem Laptop, oder auf einem eignen Server laufen lassen können. Damit hätten Sie die Kontrolle über ihre Ideen.

„Erst ignorieren sie dich, dann lachen sie über dich, dann bekämpfen sie dich, dann hast du gewonnen“ Mahatma Gandhi.

Sie können dann immer noch selbst entscheiden, ob Sie Ihre Ergebnisse mit anderen teilen, oder diese sogar Unternehmen anbieten wollen.

Alles im Sinne einer eigenen Digitalen Souveränität.

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Künstliche Intelligenz: Open Source Modelle mit der Ollama-App auf dem eigenen Desktop

Eigener Screenshot – (c) Dr. Robert Freund

Ollama ist eine Open Source Software, mit der man kleine und größere Sprachmodelle (Small Language Models und Large Language Models testen kann.

(1) Zunächst natürlich auf Ollama selbst nach einem entsprechenden Login.

(2) Da Ollama Open Source ist, kann es auch auf dem eigenen Server installiert werden. Wie Sie wissen, haben wir das auch schon ausprobiert. Informationen dazu finden Sie in unseren verschiedenen Blogbeiträgen dazu.

(3) Es ist möglich, Ollama auf dem eigenen Desktop zu installieren und geeignete Modelle zu testen. In den Settings ist der Login bei Ollama zu hinterlegen.

Die Abbildung zeigt den Screenshot mit der Startseite auf meinem Desktop. Wie gewohnt kann ein geeigneter Prompt eingegeben werden.

Spannend ist, dass wir bei jedem neuen Chat aus verschiedenen installierten Modellen auswählen können. Bei dem Beispiel haben wir MISTRAL ausgewählt. Über das „+“-Zeichen können sogar Dateien mit hochgeladen werden.

Auch an der Stelle wird wieder deutlich, wie wichtig es ist, Künstliche Intelligenz mit transparenten Open Source Modellen auf der eigenen Infrastruktur zu betreiben. Ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität.

Es war anschließend interessant zu sehen, wie schnell die Antwort über Ollama und MISTRAL erstellt wurde. Auch die Qualität der Antwort war gut. Hier der entsprechende Screenshot:

Ergebnis über MISTRAL (c) Dr. Robert reund
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Mistral Vibe: Agentic Coding – Open Source AI

Screenshot: https://mistral.ai/products/vibe

Über die Mistral 3 Modell-Familie, Mistral Le Chat und Mistral Forge habe ich hier schon ausführlich geschrieben. Mistral ist für die Digitale Souveränität in Europa wichtig, da alle KI-Anwendungen europäisch (französisch), DSGVO-konform und Open Source sind. Ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität.

Was im Vergleich zu den bekannten proprietären KI-Anwendungen noch fehlte, war das Coding mit Mistral. Dazu wurde nun Mistral Vibe veröffentlicht:

„Agentic coding that meets you where you work. Write, test, and deploy autonomously with full codebase context“ (ebd.).

Da ich kein Experte für das Coding mit Künstlicher Intelligenz bin, habe ich einen Beitrag gesucht, der die Möglichkeiten von Mistral Vibe aus der Coding-Perspektive beschreibt. In dem Artikel Mistral Vibe 2.0: Der terminalbasierte KI-Codierungsagent von Oluseye Jeremiah, veröffentlicht am 02. Februar 2026 auf datacam werden die vielen Vorteile von Mistral Vibe beschrieben.

„Mistral Vibe 2.0 ist ein Terminal-basierter KI-Codierungsagent, der direkt über die Befehlszeile läuft. Anstatt in einem Browser oder als IDE-Plugin zu laufen, arbeitet es direkt im Entwickler-Workflow mit Zugriff auf Dateien und Repositorys.“

Es ist spannend zu sehen, wie sich Mistral, als europäische Alternative zu den bekannten KI-Anwendungen der etablierten amerikanischen Konzerne auf dem Markt behauptet. Erstaunlich ist allerdings auch, dass darüber gar nicht so viel geschrieben wird. Honi soit qui mal y pense.

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Open Source LLM und Proprietäres LLM in einer vereinfachten Gegenüberstellung

Mittelstand Digital Fokus Mensch (2026)

Generative Künstliche Intelligenz (GenKI) ist gerade bei Kleinen und Mittleren Unternehmen (KMU) ein spezielles Thema, da KMU oftmals undermanaged und underfinanced sind. KMU müssen daher beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz darauf achten, dass nicht unnötig Ressourcen verschwendet werden. Dazu gehört auch, von Anfang an einen angemessenen Weg zur Nutzung Künstlicher Intelligenz einzuschlagen.

Damit meine ich nicht zu entscheiden, ob man ChatGPT, Gemini, Grok, Anthropic usw. einsetzen möchte, denn diese KI-Modelle (LLM: Large Language Models) sind eher proprietäre LLM, also herstellergebundene KI-Modelle mit Vor- und Nachteilen.

Die Abbildung zeigt dazu eine einfache Gegenüberstellung von Open Source LLM und proprietärer LLM. Es wird deutlich, dass die Einstiegshürden bei Open Source LLM zwar höher sind, doch die Open Source LLM bei Kosten, Datenschutz und Anpassung besser abschneiden. Was noch beobachtet werden muss, ist das jeweilige Leistungsniveau, das sich bei den Open Source LLM in den letzten Jahren stark verbessert hat.

Vor zwei Jahren dominierten proprietäre Modelle den Markt. Inzwischen hat sich viel getan. Beispiele sind Meta LLaMA 3, Mistral & Mixtral, Falcon, Gemma, OpenHermes und Ökosystem-Tools (Plattformen wie HuggingFace).

Kurz gesagt: Open-Source LLMs sind nicht mehr nur Forschungsprojekte, sondern in vielen Szenarien produktionsreif.

Quelle: vgl. Mittelstand Digital Fokus Mensch (2026): Digitale Souveränität als Basis für sichere KI-Anwendungen. EIN KURZLEHRBUCH | PDF

Gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) ist es an der Zeit, auf Basis von Open Source AI ihre eigene Digitale Souveränität aufzubauen. Mit dem genannte Handbuch können Sie sich ausführlicher darüber informieren und anfangen, entsprechende Kompetenzen aufzubauen.

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Racka-4B – ein ungarisches KI-Modell

Image by Hermann Traub from Pixabay

In dem Blogbeitrag Für agglutinierende Sprachen wie Ungarisch, Baskisch, etc. reichen die üblichen KI-Modelle nicht aus wurde deutlich, dass es beispielsweise für die ungarische Sprache gut ist, ein spezielles Modell zu haben. So ein Modell (LLM) liegt nun mit Racka (Regionális Adatokon Célzottan Kialakított Alapmodell) vor.

„We present Racka-4B, a lightweight, continually pretrained large language model designed to bridge the resource gap between Hungarian and high-resource languages such as English and German. (…) The results also showcase that Racka-4B is capable of Hungarian chat with English reasoning even in the absence of explicit Hungarian post-training on these tasks“ (Csibi, Z. et al. (2026): Racka: Efficient Hungarian LLM Adaptation on Academic Infrastructure | PDF).

Das Modell Racka-4B basiert auf Qwen-3 und steht bei Huggingface zur Verfügung. Es ist also transparent und offen – ganz im Gegensatz zu den proprietären KI-Modellen der großen Tech-Konzerne. Diese suggerieren, dass es ausreicht, ein Modell für alles zu haben.

Dieser One Size Fits All – Gedanke ist zwar aus deren Sicht wirtschaftlich interessant, doch trifft dieser Ansatz immer weniger die Bedürfnisse der Menschen. Auch Racka-4B bestätigt eine Entwicklung zu europäischen Sprach-Modellen, die stärker regionale Besonderheiten berücksichtigen. Siehe dazu auch

Die MCP Community of Europe trifft sich in diesem Jahr vom 16.-19.09.2026 auf der MCP 2026 in Balatonfüred, Ungarn. Neueste Entwicklungen zu Mass Customization and Personalization, auch in Zeiten von Künstlicher Intelligenz, werden auf der Konferenz vorgestellt und diskutiert. Die Konferenz findet seit 2004 durchgehend alle 2 Jahre statt – die MCP 2026 ist somit die 12. Konferenz ihrer Art.

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

Künstliche Intelligenz: Das polnische Sprachmodell PLLuM

Minerva AI LLM: Das italienischsprachige KI-Modell

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

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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