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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.

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Digitale Souveränität: Nextcloud und Olmo 3 – a perfect match

Nextcloud nutzen wir schon lange als Alternative zu den bekannten Microsoft-Anwendungen. In Nextcloud ist es auch möglich, KI-Modelle zu integrieren. Im Vergleich zu Microsoft kann man auswählen, welches KI-Modell man nutzen möchte.- ein großer Vorteil.

Im Sinne einer Digitalen Souveränität ist es dabei natürlich sinnvoll, auf Open Weight Modelle wie Mistral AI zu setzen, oder sogar ein Open Source Modell wie Ollmo 3 zu nutzen. Es wundert daher nicht, dass Nextcloud Ollmo 3 mit einem grünen Rating versehen hat (Siehe dazu auch die von mir erstellte OpenStreetMap zu geeigneten Modellen aus Europa).

“We deeply believe in the four freedoms of free software and are convinced that being able to inspect and reproduce how the model was built is vital,” says Marcel Klehr, a software engineer at Nextcloud (Ai2 (2026) How Olmo 3 earned the highest ethical rating from Nextcloud, via LinkedIn, 02.11.2026).

Wenn Sie Nextcloud über Ihren eigenen Server betreiben, können Sie die llm-App installieren. Dort sind verschiedene LLMs zu finden, u.a. auch Ollmo 3. Nextcloud selbst nutzt Olmo 3 für verschiedene Funktionen des Nextcloud Assistenten. Die ethische Bewertung „grün“ bedeutet, dass alles quelloffen ist, auch die Trainingsdaten.

Wenn Sie Nextcloud nicht auf Ihrem eigenen Server, sondern beispielsweise IONOS Nextcloud Workspace nutzen, sind Sie hier eher etwas eingeschränkt. Dennoch ist es möglich, über die Ollama-App und die Langlow-App das KI-Modell Olmo 3 zu integrieren.

Gerade für Einzelpersonen, Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) bieten sich hier vielfältige Möglichkeiten auf Digitale Souveränität zu setzen und ein eigenes Open Source basiertes KI-basiertes System aufzubauen. Siehe dazu auch

Freund, R., Anisic, Z. (2026): Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs. International Conference MCP 2026, 16.-19.09.2026, Balatonfüred, Hungary.

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Künstliche Intelligenz ist kein neutraler Interaktionspartner

Speech bubbles, blank boards and signs held by voters with freedom of democracy and opinion. The review, say and voice of people in public news adds good comments to a diverse group.

In meinem Blogbeitrag vom 24.10.2026 ging es um Cyberself und Personalisierung. Dabei wurde herausgestellt, dass Menschen und KI-Systeme durchaus mehrere „Persönlichkeiten“ haben können, wobei der Begriff bei Menschen und KI-Modellen unterschiedlich ist.

Wenn Menschen also KI-Modelle als Interaktionspartner nutzen, passen sich die KI-Systeme dem Nutzer an, wodurch eine Art Zuschreibung einer „Persönlichkeit“ durch den Nutzer entsteht. Manche Nutzer schreiben das KI-Modell auch in damit verbundenen Texten (Prompts) an.

Dadurch entsteht eine Interaktion der Bestätigung, die kritische oder konfliktträchtige, emotionale – eben menschliche – Interaktionen verkümmern lässt. Treffen die Personen, die ihre KI-Modelle und -Agenten als Partner sehen, auf die reale menschliche Welt, kann es zu antisozialen Reaktionen kommen.

„Zusammengefasst ist KI kein neutraler Interaktionspartner, sondern ein sozial wirksamer Akteur, dessen Effekte maßgeblich durch seine Funktionslogik, sein Trainingsziel und sein Interaktionsdesign bestimmt werden. Anwendungen, die primär auf Zustimmung und Konfliktvermeidung ausgelegt sind, riskieren langfristig eine Schwächung der Selbstreflexion, Perspektivenvielfalt und sozialen Konfliktfähigkeit sowie eine Verschiebung sozialer Bindungen weg von menschlichen Beziehungen. Aufklärung über Konsequenzen und die Stärkung individueller Kompetenzen sind zentral“ (Glöckner et al., 2026).

Es kommt daher bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz auch darauf an, Modelle zu nutzen, die transparent und frei verfügbar sind – eben den Anforderungen von Open Source AI (Definition) entsprechen. Siehe dazu auch Mit proprietärer Künstlicher Intelligenz (KI) kauft man sich auch die Denkwelt der Eigentümer ein.

Es bieten sich daher verschiedene europäischen KI-Modelle an (Open Weight und Open Source), die ich auf einer Open Street Map zusammengetragen habe:

Ausschnitt aus der Open Street Map zu europäischen KI-Modellen
https://umap.openstreetmap.de/de/map/open-source-ai-in-europe_148154#6/49.952292/9.706089
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Ist Künstliche Intelligenz magisch oder sogar mystisch?

Image by Michaela ? from Pixabay

In dem Blogbeitrag Künstliche Intelligenz: Von der Antike über das Mittelalter bis zum Dartmouth College habe ich aufgezeigt, dass es schon lange Konzepte zum Thema gibt und Künstliche Intelligenz erst seit 1956 eine akademische Disziplin wurde.

Diese Betrachtung rüttelt an der von Big Tech immer wieder verbreiteten Meinung, dass Künstliche Intelligenz in der Geschichte der Menschheit etwas Einmaliges, Unvergleichbares ist – für das es noch keine gesellschaftlichen Regeln gibt.

Dadurch, dass Big Tech ihre Modelle nicht transparent macht (Closed Source AI) umgibt sie eine Aura des Mystischen, des Magischen. Wenn sie die Modelle transparent machen würden, wie es Open Source AI Modelle vormachen, so würde man erkennen, dass da nichts dergleichen ist.

Die in den Jahrzehnten immer wieder genannte geheime Formel für die Herstellung von Coca Cola war auch so eine Vorgehensweise des Storytellings. Es ist und bleibt „nur“ geschicktes Marketing.

Auch lehrt uns die Geschichte, dass es den Menschen in ihren gesellschaftlichen Strukturen bisher immer gelungen ist, Regelungen zu finden, um neue Technologien zu nutzen, und gleichzeitig gesellschaftliche Auswirkungen zu dämpfen.

„The question is, hence, how to avoid the trap of treating AI as entirely novel, while at the same time being sufficiently mindful of the very concrete ways in which it can (adversely) affect society, and ensuring tailored governance mechanisms to counter potential harms“ (Smuha 2025).

Aktuell gibt es ein Ungleichgewicht in den Diskussionen, denn Big Tech dominiert die Debatte und möchte damit auch die gesellschaftlichen Strukturen wie gewünscht anpassen. In den USA sehen wir, wie das alles funktionieren soll.

In Europa haben wir die Chance, beide Extreme zu einem Kontinuum der Möglichkeiten für die sinnvolle gesellschaftliche Nutzung von Künstlicher Intelligenz zusammenzuführen. Es wundert nicht, dass Big Tech davon nicht begeistert ist. Doch immer mehr Menschen und Organisationen in Europa erkennen, dass eine Abhängigkeit von den Big Tech Denkmustern nicht unbedingt gut ist. Siehe dazu auch

Freund, R., Anisic, Z. (2026): Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs. International Conference MCP 2026, 16.-19.09.2026, Balatonfüred, Hungary.

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Fünf neue KI-Modelle aus Europa in unsere Open Street Map aufgenommen

Ausschnitt aus der Open Street Map zu europäischen KI-Modellen
https://umap.openstreetmap.de/de/map/open-source-ai-in-europe_148154#6/49.952292/9.706089

Immer mehr KI-Modelle aus Europa kommen auf den Markt. Alleine vom 22. September bis 06.10.2026 wurden fünf neue Modelle veröffentlicht (KI-News von Thomas Ertl, 08.10.2026 auf LinkedIn).

In der folgenden Tabelle sind die Modelle, das Land und unter Bemerkungen, die Zugangsform (Open Source, Open Weight oder nur per API) angegeben. Die KI-Modelle sind direkt verlinkt.

KI-ModellLandBemerkung
KolibriAleph Alpha, Heidelberg, DeutschlandOpen Source
Flux 3 ActionBlack Forest Labs, Freiburg, DeutschlandOpen Weight
Flux 3 ImageBlack Forest Labs, Freiburg, DeutschlandAPI
Eleven v4ElevenLabs, London, UKAPI
Large 4Mistral, Paris, FrankreichOpen Weight
Europäische KI-Modelle, veröffentlicht im Zeitraum vom 22.09.-06.10.2026

Weiterhin haben wir diese Modelle in unsere Open Street Map mit aufgenommen, in der viele länderspezifische KI-Modelle zu finden sind. Die Map zeigt die dynamische Entwicklung in Europa, und den Trend zu mehr Digitaler Souveränität bei KI-Modellen.

Für die meisten Anwendungen ist es nicht erforderlich, das beste und größe Modell zu haben. Es geht vielmehr darum, ein KI-Modell zu nutzen, das vertrauenswürdig ist, in Europa gehostet wird und transparent zeigt, wie mit Daten umgegangen wird.

Ein gutes KI-System im Unternehmen schlägt dabei den Ansatz, alles im Unternehmen einem gigantischen KI-Modell wie Claude von Anthropic, Gemini von Google, ChatGPT von OpenAI etc. unterzuordnen. Siehe dazu auch

Freund, R., Anisic, Z. (2026): Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs. International Conference MCP 2026, 16.-19.09.2026, Balatonfüred, Hungary.

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264 Milliarden Euro geben europäische Organisationen pro Jahr für nicht-europäische Technologien aus

Image by Willfried Wende from Pixabay

Es ist bekannt, dass alleine der Bund pro Jahr ca. 500 Millionen Euro alleine an Microsoft-Lizenzen bezahlt. Weniger bekannt ist, dass auf der europäischen Ebene die Beträge sehr viel höher sind, wenn wir digitale Technologien insgesamt betrachten. Es sind sage und schreibe 242 Milliarden Euro, die europäische Organisationen pro Jahr für nicht-europäische Technologien ausgeben. Auf der Seite von EuroCommons sind dazu insgesamt 11 kritische Komponenten genannt.

€264bn spent every year by European organisations on non-European digital technologies.

A call to large European public and private organisations and to open source vendors to join collective working groups — coalitions — to plan, prepare, finance and execute concrete migrations away from proprietary software dependencies. Together. In project mode. With peers facing the same problems.

Source: EuroCommons (abgerufen am 26.08.2026)

Es ist natürlich weltfremd, wenn man von heute auf morgen alle technologischen Abhängigkeiten durch europäische Lösungen ersetzen wollte, doch wird seit einiger Zeit mehr umgesetzt, als man es noch vor wenigen Jahren gedacht hat.

Wie wäre es, wenn man auf europäischer Ebene nur 50% der 264 Milliarden Euro, also immerhin 132 Milliarden Euro, in europäische Technologie investieren würde?

Beispielsweise ersetzen immer mehr Open Source Lösungen wie Nextcloud, OnlyOffice usw. die bekannten Microsoft-Produkte und auch auf der Ebene der Künstlichen Intelligenz gibt es sehr viele europäische, ja sogar länderspezifische Open Source KI-Modelle. etc. Siehe dazu auch Open Street Map: Europäische Open Source KI Modelle in den jeweiligen Landessprachen.

Neben der wirtschaftlichen Komponente ist allerdings auch ein möglicher Kill Switch ein bedeutender Treiber für die Entwicklung zur Digitalen Souveränität.

„In der öffentlichen Diskussion ist der „Kill Switch“, also die Einschränkung oder Abschaltung digitaler Dienste für einzelne Personen, Organisationen oder sogar ganze Staaten, ein viel beachtetes Thema. Eine zentrale Rolle spielt dabei US-Präsident Donald Trump, der öffentlich damit gedroht hat, den Zugang zu US-Digitaldiensten, wie denen der Hyperscaler, einzuschränken oder vollständig zu sperren“ (Lünendonk-Studie 2026).

Durch die Nutzung von Open Source Anwendungen im Rahmen europäischer Werte und Normen können neue, innovative Ansätze entstehen, die sich von den chinesischen und US-amerikanischen Vorgehen unterscheiden. Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

Wie so etwas für innovative Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) in Europa in Bezug auf Künstliche Intelligenz aussehen kann, stelle ich in zwei Paper auf der MCP-Konferenz 2026, vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred (Ungarn) vor:

Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs

Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework

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Open Source AI: Das Modell Olmo 1B auf dem eigenen Laptop nutzen (Edge Computing)

https://allenai.org/olmo

Das Allen Institute Ai2 ist eine non-profit Organisation mit Sitz in Seattle. Sie hat sich das Ziel gesetzt, Open Source AI Modelle für allgemeine oder spezielle Anwendnungen bereitzustellen. Die Modelle sind also keine Open Weight, sondern wirkliche Open Source Modelle.

In diesem Beitrag soll es um das Olmo-Modell 1B gehen, das so klein und dennoch leistungsstark ist, dass es auf einem handelsüblichen Laptop laufen kann (Edge Computing). Da ich die Ollama-App auf meinem Laptop installiert habe, konnte ich das Modell mit dem folgenden Befehl (cmd) unter Windows 11 herunterladen. Der Vorteil einer aktuellen Version der Ollama-App ist, dass diese schon GGUF-Modelle nutzen kann:

ollama run hf.co/NikolayKozloff/AMD-OLMo-1B-Q8_0-GGUF:latest

Nachdem der Download abgeschlossen war, wurde mir das Modell in der Ollama-App sofort in den Auswahlmöglichkeiten angezeigt – allerdings als Olmo 2 (Abbildung). Der Grund liegt in der Architekturverwandtschaft der Modelle und der Benennung bei Huggingface. Ai2 hat das Modell Olmo 1B auf Basis von Olmo 2 für das Edge Computing optimiert.

Screenshot aus der Ollama-App mit OLMo2 (OLMo 1B) und einer Abfrage zu Open User Innovation

Meine Frage nach Open User Innovation wurde zügig und gut beantwortet. Es ist schon erstaunlich, dass so kleine Modelle auf dem eigenen Laptop problemlos laufen und auch noch brauchbare Antworten liefern.

Gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) stellen Open Source KI-Modelle eine gute Basis dar, unabhängiger von den großen KI-Modellen zu werden, denn für viele Anwendungen reichen auch kleine Modelle aus. Gerade wenn man diese dann noch mit den eigenen Daten nutzt und diese dann auf dem eigenen Laptop bleiben – ein unschätzbarer Schritt in Richtung der Digitalen Souveränität. Siehe dazu auch

Die neue Olmo3 Modell-Familie

Open Source AI: Molmo 2 mit Schwerpunkt auf Videos

Mit FlexOlmo Trainingsmodelle kollaborativ erarbeiten – eine interessante Idee

Auf der MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich auf diese Zusammenhänge in zwei Präsentationen ein.

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Intelligence per Watt: Gelieferte Intelligenz und Ressourcenverbrauch

Saad-Falcon et al. (2025)

Aktuell wird weltweit sehr viel Geld für große Rechenzentren eingesammelt und investiert. Die Story ist, dass große KI-Modelle sehr große Rechenkapazitäten benötigen, um riesige Datenmengen zu bearbeiten und um schnelle Antwortzeiten für immer mehr Nutzer zu liefern. Ganz im Sinne von je größer umso besser. Ob diese Story ein gutes Ende haben wird bleibt abzuwarten. Siehe dazu Künstliche Intelligenz: Enormer Ressourcenverbrauch großer KI-Modelle.

Parallel dazu gibt es eine Entwicklung, die auf dezentrale Systeme setzt und die Rechenleistung von vielen lokalen Hardwarestrukturen nutzen möchte. Solche lokalen KI-Anwendungen (Local AI) werden nachweislich immer beliebter. Das hat mehrere Gründe: (1) Einerseits sind es natürlich auch die immensen Kosten, die gerade Kleine und Mittelständische Unternehmen (KMU) kaum mehr kalkulieren können (Stichwort: Abrechnung in Token), (2) Datensicherheit und Digitale Souveränität, (3) Zukunftsfähigkeit eines eigenen KI-Systems, das auf Open Source AI setzt.

Nun kann man anführen, dass die lokal ausführbaren Open Weight und Open Source KI-Modelle nicht so leistungsfähig sind, im Vergleich zu den proprietären KI-Modellen. Dass dem nicht mehr so ist, zeigt unter anderem der AI Report 2026 der Stanford University. Siehe dazu auch Anteil US amerikanischer KI-Modelle geht weltweit zugunsten von Open Source AI zurück.

Weiterhin gibt es einen Trend, spezialisierte (kleine) KI-Modelle in einem Router je nach Anwendungsfall zu kombinieren. Nicht zuletzt reichen lokale KI-Modelle für Standardanfragen oftmals völlig aus.

„Local LMs are capable and improving rapidly: Local LMs can accurately respond to 88.7% of single-turn chat and reasoning queries, with accuracy improving 3.1× from 2023-2025“ (Saad-Falcon et al., 2025).

Ein weiterer interessanter Aspekt ist, dass die Forscher um Saad-Falcon eine neue Messgröße vorschlagen: Intelligence per Watt (IPW). Es geht um den Zusammenhang zwischen „gelieferter Intelligenz“ und den dafür benötigten Ressourcenverbrauch.

„intelligence-per-watt—a metric that quantifies how effectively inference systems convert energy into useful computation.

IPW = (mean accuracy across tasks) / (mean power draw during inference)“

Saad-Falcon et al. (2025): Intelligence Per Watt: A Study of Local Intelligence Efficiency

Die angegebene Studie zeigt deutlich den Vorteil auf, lokale KI anzuwenden, wenn es um die Kenngröße Intelligence per Watt geht. Wir sind der Auffassung, dass es in Zukunft mit Open Source AI und LocalAI möglich sein wird, mehr Digitale Souveränität in Europa zu erreichen, und innovativer zu werden.

Auf der MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich auf diese Zusammenhänge in zwei Paper ein:

Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs

Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework

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Digitale Souveränität – auch mit Open Source Hardware

https://oshwa.org/

Wenn es um Open Source geht, denken wir meistens an Open Source Software (OSS), die in vielen Anwendungen zu finden sind – auch in der Robotik. Es leuchtet ein, dass gerade Open Source AI (Open Source Künstliche Intelligenz) auch für die komplexen Steuerungen von kleinen und größeren Robotern verwendet wird.

Parallel dazu gibt es eine Entwicklung, die gar nicht so im Fokus zu stehen scheint. Es ist der weltweite Trend, auch Open Source Hardware zu entwickeln. Die Open Source Hardware Association (OSHWA) hat dazu aktuell 3.369 Projekte zertifiziert (Abbildung). Was versteht die Non-Profit Organisation unter Open Source Hardware?

„Open source hardware is hardware whose design is made publicly available so that anyone can study, modify, distribute, make, and sell the design or hardware based on that design. The hardware’s source, the design from which it is made, is available in the preferred format for making modifications to it“ (OSHWA).

Dieses Verfügbarmachen von Hardware für alle ist eine Grundidee von offenen Systemen, in denen man sich einbringen kann, deren Ergebnisse man auch einfach nur nutzen kann. Es ist erstaunlich wie viele Menschen sich dafür engagieren, und in diesem Sinne auch sozial handeln.

Natürlich gibt es nicht nur die OSHWA, sondern noch weitere Organisationen, die Open Source Hardware fördern.

„However, with the rise of open source chip design initiatives such as the OpenHW Foundation, the FOSSi Foundation lowRISC, the Chips Alliance, the Beijing Institute of Open Source Chip, or the PULP Platform, new opportunities have emerged to make hardware development more accessible and competitive“ (Wallentowitz and Wohlrab (2026): Open Source and the New Regulations on Hardware, in Eclipse Foundation, 2026).

Zusammen mit den Entwicklungen bei Open Source Software stellen die Aktivitäten bei Open Source Hardware dazu bei, Digitale Souveränität auf mehreren Ebenen zu erreichen. Ich bin gespannt, was die jeweiligen Communities in den kommenden Jahren noch entwickeln werden.

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Open Source AI: Wie kann ich einen einfachen Workflow in der Langflow App anlegen?

In der eigenen Langflow App angelgter einfacher Workflow

In dem Blogbeitrag Open Source AI: Ministral 3B auf dem eigenen Laptop nutzen hatte ich gezeigt, wie man mit Hilfe der Ollama App, Open Source KI-Modelle (oder Open Weight KI-Modelle) auf dem eigenen Laptop installieren und nutzen kann. Da es in der Zwischenzeit viele kleine und leistungsstarke KI-Modelle (SLM: Small Language Models gibt), ist dieser Ansatz gerade für Kleinstunternehmen wirtschaftlich interessant.

Wenn es im nächsten Schritt darum geht, solche Modelle in eigene KI-Agenten einzubinden, bietet sich die auf dem eigenen Laptop installierte Langflow App an – eine Alternative ist LM Studio. Die Ollama App und die Langflow App sind natürlich Open Source.

In der Abbildung oben ist ein einfacher Workflow mit den Knoten Chat Input, Language Model und Chat Output dargestellt (rot umrahmt). Diese Knoten konnte ich per Drag & Drop in die Arbeitsfläche ziehen. Dabei wird farbig angezeigt, welche Verknüpfungen möglich sind.

Bei dem Language Model habe ich in der auf meinem Laptop installierten Ollama App ein Modell ausgesucht – in meinem Fall ist es Qwen 2.5. Es stehen hier alle in der Ollama App installierten KI-Modelle zur Verfügung. Wir testen mit geeigneten Open Weight, bzw. Open Source Modellen. Siehe dazu auch Open Source AI: Ministral 3B auf dem eigenen Laptop nutzen.

Diesen kleinen Workflow kann ich anschließend im Playground (Button rechts oben) testen. Als Chat Input habe ich dort eine Frage zu Eric von Hippel gestellt, die dann mit dem hinterlegten KI-Modell schnell beantwortet wurde – obwohl ich dazu einen relativ alten Laptop genutzt habe. Die folgende Abbildung zeigt das gute Ergebnis im Playground.

Ergebnis im Playground

Es ist also mit Ollama App und der Langflow App auf dem eigenen Laptop möglich, kleine KI-Modelle (Open Source, Open Weight) zu nutzen, und sogar kleine Workflows abzubilden. Dabei bleiben alle generierten Daten auf meinem Laptop. Das ist besonders wichtig, wenn ich nicht nur einen einfachen Workflow, abbilden, sondern KI-Agenten entwickeln möchte, die bei der Bearbeitung auch eigene Daten aus unserer Nextcloud mit berücksichtigen sollen – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität.

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