\u201eWir zahlen nicht nur mit der Kreditkarte, sondern auch mit unseren Visionen.\u201c<\/strong> \u2013 Art\u016brs Vasi\u013cevs<\/strong>kis<\/h2>\n\n\n\nGenerative KI in Europa basiert heute \u00fcberwiegend auf Modellen US-amerikanischer Technologieunternehmen. F\u00fcr Art\u016brs Vasi\u013cevskis ist das mehr als eine technologische Frage. Der CEO des lettischen KI-Unternehmens Tilde, das eigene Sprachmodelle und KI-Technologien f\u00fcr europ\u00e4ische Sprachen entwickelt, sieht darin eine strategische Herausforderung f\u00fcr Europas Souver\u00e4nit\u00e4t. Im Gespr\u00e4ch auf der Technologiekonferenz Latitude59 in Tallinn erkl\u00e4rt er, warum Europa eigene KI-Kompetenzen und Infrastruktur aufbauen muss \u2013 und weshalb sprachspezifische KI dabei eine wichtige Rolle spielt.<\/strong><\/p>\n\n\n\n![\"Art\u016brs](\"https:\/\/www.pinktum.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Arturs-1024x766.jpg?wsr\")
Art\u016brs Vasi\u013cevskis, CEO des lettischen KI-Unternehmens Tilde.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\nHier auf der Latitude59 in Tallinn wird viel \u00fcber die technologische Souver\u00e4nit\u00e4t Europas im KI-Zeitalter gesprochen. Wo stehen wir aus Deiner Sicht?<\/strong><\/p>\n\n\n\nIch glaube, wir erleben einen Moment des Erwachens. Europa versteht jetzt, dass es sich auf seine eigenen Kompetenzen verlassen muss, auf eigene Technologien und eigene Infrastruktur. Europa muss seine eigene KI-Infrastruktur entwickeln, die genauso zur kritischen Infrastruktur z\u00e4hlt, wie Br\u00fccken und Stromnetze.<\/em><\/p>\n\n\n\nAus Sicht von Tilde ist die KI-Souver\u00e4nit\u00e4t stark mit der Sprache verbunden. Sprache ist Teil unserer Identit\u00e4t. In ihr denken und kommunizieren wir. Und niemand kann ernsthaft behaupten, dass f\u00fcr europ\u00e4ische Sprachen quantitativ und qualitativ gleichwertige KI-L\u00f6sungen zur Verf\u00fcgung stehen wie f\u00fcr Englisch.<\/em><\/p>\n\n\n\nWeil der Gro\u00dfteil der in Europa genutzten generativen KI auf Modellen US-amerikanischer Unternehmen basiert, die \u00fcberwiegend in Englisch trainiert werden.<\/strong><\/p>\n\n\n\nGenau. Dazu muss ich sagen, dass die US-Unternehmen das ja nicht falsch machen. Aus Sicht der Big-Tech-Unternehmen sind insbesondere kleinere europ\u00e4ische Sprachen oft Nischenm\u00e4rkte. Sie entwickeln ihre KI auf Basis der englischen Sprache, weil es daf\u00fcr einen riesigen Markt gibt. Auch in Europa. Nat\u00fcrlich verstehen sie andere Sprachen. Wir k\u00f6nnen ihnen aber nicht vorwerfen, dass sie andere europ\u00e4ische Sprachen nicht genauso behandeln wie Englisch. Es ist zu teuer.<\/em> Europa hat jetzt erkannt, dass technologische Souver\u00e4nit\u00e4t eine Notwendigkeit ist. Wir m\u00fcssen daf\u00fcr k\u00e4mpfen.<\/em><\/p>\n\n\n\nDu sprichst von einem Moment des Erwachens. Woran machst Du das fest?<\/strong><\/p>\n\n\n\nWir erleben derzeit erhebliche geopolitische und wirtschaftliche Turbulenzen. Gleichzeitig wird deutlich, dass die gro\u00dfen Technologieunternehmen ihre eigenen Interessen verfolgen und Europa sich nicht dauerhaft auf diese Partnerschaften verlassen kann. Stell Dir vor, welche Auswirkungen es h\u00e4tte, wenn die US-Regierung erg\u00e4nzend zu den Z\u00f6llen den Zugang zu KI-Technologien verteuern w\u00fcrde, etwa durch zus\u00e4tzliche Abgaben auf KI-L\u00f6sungen von US-Unternehmen. Das kann schnell passieren.<\/em><\/p>\n\n\n\nWir haben unsere Erfahrungen gemacht, als wir Daten in Europa speichern mussten. Das war m\u00f6glich, allerdings gegen Aufpreis. Das zeigt sehr deutlich: Wenn wir Datenschutz, Transparenz und volle Datenkontrolle wollen, m\u00fcssen wir souver\u00e4n werden.<\/em><\/p>\n\n\n\nWas muss passieren, damit europ\u00e4ische Unternehmen die Vorteile europ\u00e4ischer Anbieter erkennen?<\/strong><\/p>\n\n\n\nIch glaube, dieser Prozess l\u00e4uft bereits. Sowohl in privaten Unternehmen als auch im \u00f6ffentlichen Sektor w\u00e4chst das Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr, dass wir unsere eigenen Technologien einsetzen m\u00fcssen.<\/em> Denn nur durch Anwendung entwickeln wir sie weiter. Wenn wir \u00fcberwiegend amerikanische L\u00f6sungen nutzen, bezahlen wir nicht nur mit der Kreditkarte, sondern auch mit unseren Daten, Gedanken und Visionen. Und diese machen deren L\u00f6sungen immer robuster, differenzierter und leistungsf\u00e4higer.<\/em><\/p>\n\n\n\nSagen viele Unternehmen nicht: \u201eEntwickelt die europ\u00e4ischen Systeme erst einmal fertig, dann steigen wir sp\u00e4ter ein?\u201c<\/strong><\/p>\n\n\n\nNat\u00fcrlich sind die amerikanischen Systeme heute sehr weit fortgeschritten. Deshalb halte ich es auch nicht f\u00fcr sinnvoll, sofort in allen Bereichen konkurrieren zu wollen.<\/em> Erfolgsversprechender ist es, in spezialisierten Feldern zu starten, dort exzellent zu sein und anschlie\u00dfend Schritt f\u00fcr Schritt zu skalieren.<\/em><\/p>\n\n\n\nKommen wir noch einmal auf das Thema Sprache zur\u00fcck. Welchen Unterschied macht es im Lernumfeld oder in der Personalentwicklung, ob eine KI in Englisch oder in der jeweiligen Muttersprache entwickelt wurde?<\/strong><\/p>\n\n\n\nDas macht einen enormen Unterschied. Die Qualit\u00e4t ist nicht dieselbe. Wir haben mal ganz einfach untersucht, wie viele Fehler KI-Systeme in jeweils 100 S\u00e4tzen produzieren. Je nach Sprache waren es f\u00fcnf, sieben oder sogar zehn Fehler. Wenn diese Fehler anschlie\u00dfend in komplexe Systeme einflie\u00dfen, potenzieren sie sich.<\/em><\/p>\n\n\n\nFehler kommen auch durch Fakenews zustande.<\/strong><\/p>\n\n\n\nJa, daher wird intensiv diskutiert, auf welchen Daten KI-Modelle trainiert werden. Es wurde festgestellt, dass russische Akteure es mit einem weltweiten Netzwerk von Fake-News-Websites geschafft haben, infizierte Daten in die Systeme zu pumpen und Trainingsdaten zu beeinflussen. Hier im Baltikum betrifft das etwa Darstellungen unserer Geschichte und unseres Weges zur Unabh\u00e4ngigkeit.<\/em><\/p>\n\n\n\nDeshalb stellt sich die grundlegende Frage: K\u00f6nnen wir KI-Modellen vertrauen, die wir nicht kontrollieren und bei denen wir nicht genau wissen, auf welchen Daten sie trainiert wurden? Ist es sicher, solche Modelle in Unternehmen oder in der \u00f6ffentlichen Verwaltung einzusetzen und auf ihrer Basis Entscheidungen zu treffen?<\/em><\/p>\n\n\n\nUnd nicht zuletzt sollten wir auf die Effizienz dieser gro\u00dfen Sprachmodelle schauen. Diese LLMs verbrauchen enorm viel Energie. Wenn wir sie in unseren europ\u00e4ischen Sprachen befragen, ist die Nutzung super ineffizient, da ihre Architektur auf englischer Sprache aufbaut.<\/em><\/p>\n\n\n\nWarum steigt der Energieverbrauch der US-amerikanischen KI-Modelle in europ\u00e4ischen Sprachen? Liegt das an den \u00dcbersetzungen?<\/strong><\/p>\n\n\n\nEs geht vor allem um die andere Morphologie europ\u00e4ischer Sprachen. Durch die gro\u00dfe Vielfalt m\u00f6glicher Wortformen und grammatischer Kombinationen muss das Modell mehr sprachliche Varianten verarbeiten und statistisch einordnen. Das erfordert mehr Rechenleistung.<\/em><\/p>\n\n\n\nWas machen europ\u00e4ische Sprachmodelle da anders?<\/strong><\/p>\n\n\n\nWir trainieren unsere Modelle und ihre Tokenizer gezielt auf europ\u00e4ische Sprachstrukturen. Im Vergleich zu gro\u00dfen internationalen Modellen konnten wir die Effizienz je nach Sprache um 30, 40 und manchmal 60 Prozent erh\u00f6hen.<\/em><\/p>\n\n\n\nDas hei\u00dft, mit sprachspezifischen Modellen lassen sich die Rechenleistung und der Energieverbrauch teilweise drastisch reduzieren? <\/strong><\/p>\n\n\n\nGenau. <\/em><\/p>\n\n\n\nDas starke Wachstum von Conversational Learning<\/a> d\u00fcrfte diesem Thema zus\u00e4tzlich Bedeutung verleihen.<\/strong> <\/p>\n\n\n\nDavon bin ich \u00fcberzeugt. Je st\u00e4rker KI-basierte Kommunikation und Lernprozesse zunehmen, desto wichtiger werden leistungsf\u00e4hige und vertrauensw\u00fcrdige europ\u00e4ische Alternativen.<\/em> Letztlich haben wir gar keine andere Wahl, als unsere eigene KI-Entwicklung konsequent voranzutreiben.<\/em><\/p>\n\n\n\n<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n\u201eDie KI kommt zu den Daten \u2013 nicht die Daten zur KI.\u201c \u2013<\/strong><\/strong> Daniel J. Beutel<\/strong><\/h2>\n\n\n\nDas deutsche Unternehmen Flower Labs hat sich mit einer spezialisierten Infrastruktur f\u00fcr das Training von KI-Modellen und KI-Agenten international etabliert. Im Interview erkl\u00e4rt CEO Daniel J. Beutel, wie das Unternehmen eine zentrale Herausforderung moderner KI adressiert \u2013 und warum genau darin eine Chance f\u00fcr europ\u00e4ische KI-Souver\u00e4nit\u00e4t liegt.<\/strong><\/p>\n\n\n\n![\"Daniel](\"https:\/\/www.pinktum.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Daniel-Beutel-1024x732.jpg\")
Daniel J. Beutel, CEO des deutschen KI-Unternehmens Flower Labs.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\nWarum wird das Thema KI-Souver\u00e4nit\u00e4t in Europa aktuell so stark diskutiert?<\/strong><\/p>\n\n\n\nKI-Souver\u00e4nit\u00e4t wird in Europa so stark diskutiert, weil Unternehmen KI nutzen wollen, ohne die Kontrolle \u00fcber ihre Daten, ihr Know-how und ihre Gesch\u00e4ftsprozesse zu verlieren. Sie wollen ihre wertvollsten Erkenntnisse nicht an Dritte abgeben. Gerade in Europa m\u00fcssen KI-L\u00f6sungen sicher, regulierungskonform und vertrauensw\u00fcrdig sein. Es geht nicht nur um den Einsatz von KI, sondern darum, sie kontrolliert, rechtskonform und im Sinne der eigenen Wertsch\u00f6pfung zu nutzen.<\/em><\/p>\n\n\n\nWelche Risiken entstehen, wenn Unternehmen externe KI-Systeme nutzen?<\/strong><\/p>\n\n\n\nKI-Modelle lernen mit den Daten aus dem Wissen eines Unternehmens. Dadurch besteht die Gefahr, dass deren Know-how Teil fremder Wertsch\u00f6pfung wird. Im schlimmsten Fall trainiert man Systeme, die sp\u00e4ter zur Konkurrenz des eigenen Gesch\u00e4ftsmodells werden k\u00f6nnen.<\/em><\/p>\n\n\n\nZiel sollte daher immer ein sogenannter Closed Loop sein. Alles, was im Unternehmen passiert, bleibt im Unternehmen und verbessert das eigene KI-System, nicht das des KI-Anbieters. So entsteht in Unternehmen langfristig ein echter Wettbewerbsvorteil und nicht ein Wettbewerbsrisiko.<\/em><\/p>\n\n\n\nWer mit KI-Modellen wie ChatGPT, Gemini oder Claude arbeitet, \u00fcbertr\u00e4gt seine Daten meistens an US-Tech-Konzerne. Ihr dreht dieses Prinzip um. Wie funktioniert das?<\/strong><\/p>\n\n\n\nDas Grundprinzip ist einfach: Nicht die Daten kommen zur KI, sondern die KI kommt zu den Daten. Bei klassischen KI-Systemen m\u00fcssen Unternehmensdaten zum Anbieter des KI-Modells geschickt werden. Unsere Infrastruktur der \u201eFederated AI\u201c erm\u00f6glicht dagegen, dass die Daten lokal und unter Kontrolle des jeweiligen Unternehmens bleiben.<\/em><\/p>\n\n\n\nUnd welches Modell wird mit den Daten trainiert?<\/strong><\/p>\n\n\n\nIn der ersten Stufe wird ein bestehendes Modell lokal im Unternehmen mit den eigenen Daten trainiert. Dieses steht dann exklusiv dem eigenen Unternehmen zur Verf\u00fcgung. In einer zweiten Stufe kann dieses Training auch \u00fcber Unternehmensgrenzen hinweg kooperativ erfolgen. Allen beteiligten Unternehmen wird hier ein gemeinsames KI-Modell zur Verf\u00fcgung gestellt und lokal mit den Daten trainiert, die das jeweilige Unternehmen beisteuern will. Die dabei entstehenden Modellverbesserungen werden wieder zusammengef\u00fchrt und optimieren das gemeinsame Modell. Unternehmen verbessern also gemeinsame KI-Systeme, ohne dass ein einzelner Anbieter direkten Zugriff auf die zugrunde liegenden Daten erh\u00e4lt. Mit diesem gemeinschaftlichen Ansatz lassen sich KI-Modelle trainieren, die heute kein Anbieter alleine trainieren k\u00f6nnte \u2013 ein echter Wettbewerbsvorteil.<\/em><\/p>\n\n\n\nFlower Labs hat k\u00fcrzlich auch ein eigenes Sprachmodell gelauncht. Wozu?<\/strong><\/p>\n\n\n\nUnser eigenes LLM namens \u201eLizzy\u201c ist der n\u00e4chste Schritt in Richtung vollst\u00e4ndiger Souver\u00e4nit\u00e4t. Die Hoheit \u00fcber die eigenen Daten allein sichert noch keine Souver\u00e4nit\u00e4t. Die Frage ist: Kann man den eigenen Datenschatz \u2013 und damit das Know-how \u2013 in eigene KI-Modelle \u00fcbersetzen und sich damit einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil verschaffen? Mit eigenen Modellen wie Lizzy reduzieren wir auch hier die Abh\u00e4ngigkeiten von externen Anbietern und erm\u00f6glichen gleichzeitig spezialisierte KI-Systeme, die deutlich besser auf einzelne Branchen zugeschnitten sind.<\/em><\/p>\n\n\n\nDennoch sind europ\u00e4ische Anbieter wie Flower Labs noch vergleichsweise klein. Wie realistisch ist da echte europ\u00e4ische KI-Souver\u00e4nit\u00e4t?<\/strong><\/p>\n\n\n\nIch bin sehr optimistisch, dass echte europ\u00e4ische Souver\u00e4nit\u00e4t m\u00f6glich ist, allerdings nur, wenn Europa mutig genug ist, einen eigenen europ\u00e4ischen Weg zu gehen. Technisch k\u00f6nnen wir die Souver\u00e4nit\u00e4t auf jeden Fall erreichen. Das zeigen wir bereits. Wir arbeiten erfolgreich mit Unternehmen, bei denen vollst\u00e4ndig souver\u00e4ne KI-Systeme funktionieren und bessere Ergebnisse liefern als generische zentralisierte Systeme der gro\u00dfen Anbieter. Und in Europa steigt das Bewusstsein f\u00fcr die Vorteile, vor allem unter den Unternehmen, die KI f\u00fcr sich als Wettbewerbsvorteil entdeckt haben.<\/em><\/p>\n\n\n\nMit welchen KI-Themen besch\u00e4ftigen wir uns aktuell noch zu wenig?<\/strong><\/p>\n\n\n\nEin Thema, das meiner Meinung nach stark wachsen wird, ist die kollaborative agentische KI.<\/em> KI-Agenten k\u00f6nnen heute schon eigenst\u00e4ndig Aufgaben \u00fcbernehmen. Der n\u00e4chste Schritt ist, dass diese KI-Agenten unternehmens\u00fcbergreifend zusammenarbeiten. So wie Menschen das auch tun, wenn sie sich wie wir hier auf einer Konferenz treffen und \u00fcber ihre Erfahrungen austauschen. Genau darin liegt aus meiner Sicht die n\u00e4chste gro\u00dfe Entwicklungsstufe. Denn echter Fortschritt entsteht durch Zusammenarbeit. Das gilt bei KI genauso wie unter Menschen.<\/em><\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.pinktum.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Noa-Gruppe-scaled-e1780935125955-1024x710.jpg\")
Delegation aus PINKTUM Partnern, Investoren und Kunden auf der Latitude59 in Tallinn<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\nDie Gespr\u00e4che auf der Latitude59 machen deutlich: KI-Souver\u00e4nit\u00e4t ist kein abstraktes politisches Thema \u2013 sie beginnt in Unternehmen, mit jedem System, das eingesetzt wird, und mit jeder Entscheidung dar\u00fcber, wem die Daten geh\u00f6ren.<\/p>\n\n\n\n
F\u00fcr PINKTUM als Anbieter von KI-gest\u00fctztem Corporate Learning stellt sich diese Frage t\u00e4glich. Mit PINKpro<\/a> setzen wir auf einen KI-Coach, der im Lernprozess mitdenkt und auf eine Infrastruktur, bei der Unternehmensdaten nicht zur Trainingsbasis externer Anbieter werden.<\/p>\n\n\n\n
Hier auf der Latitude59 in Tallinn wird viel \u00fcber die technologische Souver\u00e4nit\u00e4t Europas im KI-Zeitalter gesprochen. Wo stehen wir aus Deiner Sicht?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Ich glaube, wir erleben einen Moment des Erwachens. Europa versteht jetzt, dass es sich auf seine eigenen Kompetenzen verlassen muss, auf eigene Technologien und eigene Infrastruktur. Europa muss seine eigene KI-Infrastruktur entwickeln, die genauso zur kritischen Infrastruktur z\u00e4hlt, wie Br\u00fccken und Stromnetze.<\/em><\/p>\n\n\n\n Aus Sicht von Tilde ist die KI-Souver\u00e4nit\u00e4t stark mit der Sprache verbunden. Sprache ist Teil unserer Identit\u00e4t. In ihr denken und kommunizieren wir. Und niemand kann ernsthaft behaupten, dass f\u00fcr europ\u00e4ische Sprachen quantitativ und qualitativ gleichwertige KI-L\u00f6sungen zur Verf\u00fcgung stehen wie f\u00fcr Englisch.<\/em><\/p>\n\n\n\n Weil der Gro\u00dfteil der in Europa genutzten generativen KI auf Modellen US-amerikanischer Unternehmen basiert, die \u00fcberwiegend in Englisch trainiert werden.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Genau. Dazu muss ich sagen, dass die US-Unternehmen das ja nicht falsch machen. Aus Sicht der Big-Tech-Unternehmen sind insbesondere kleinere europ\u00e4ische Sprachen oft Nischenm\u00e4rkte. Sie entwickeln ihre KI auf Basis der englischen Sprache, weil es daf\u00fcr einen riesigen Markt gibt. Auch in Europa. Nat\u00fcrlich verstehen sie andere Sprachen. Wir k\u00f6nnen ihnen aber nicht vorwerfen, dass sie andere europ\u00e4ische Sprachen nicht genauso behandeln wie Englisch. Es ist zu teuer.<\/em> Europa hat jetzt erkannt, dass technologische Souver\u00e4nit\u00e4t eine Notwendigkeit ist. Wir m\u00fcssen daf\u00fcr k\u00e4mpfen.<\/em><\/p>\n\n\n\n Du sprichst von einem Moment des Erwachens. Woran machst Du das fest?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Wir erleben derzeit erhebliche geopolitische und wirtschaftliche Turbulenzen. Gleichzeitig wird deutlich, dass die gro\u00dfen Technologieunternehmen ihre eigenen Interessen verfolgen und Europa sich nicht dauerhaft auf diese Partnerschaften verlassen kann. Stell Dir vor, welche Auswirkungen es h\u00e4tte, wenn die US-Regierung erg\u00e4nzend zu den Z\u00f6llen den Zugang zu KI-Technologien verteuern w\u00fcrde, etwa durch zus\u00e4tzliche Abgaben auf KI-L\u00f6sungen von US-Unternehmen. Das kann schnell passieren.<\/em><\/p>\n\n\n\n Wir haben unsere Erfahrungen gemacht, als wir Daten in Europa speichern mussten. Das war m\u00f6glich, allerdings gegen Aufpreis. Das zeigt sehr deutlich: Wenn wir Datenschutz, Transparenz und volle Datenkontrolle wollen, m\u00fcssen wir souver\u00e4n werden.<\/em><\/p>\n\n\n\n Was muss passieren, damit europ\u00e4ische Unternehmen die Vorteile europ\u00e4ischer Anbieter erkennen?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Ich glaube, dieser Prozess l\u00e4uft bereits. Sowohl in privaten Unternehmen als auch im \u00f6ffentlichen Sektor w\u00e4chst das Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr, dass wir unsere eigenen Technologien einsetzen m\u00fcssen.<\/em> Denn nur durch Anwendung entwickeln wir sie weiter. Wenn wir \u00fcberwiegend amerikanische L\u00f6sungen nutzen, bezahlen wir nicht nur mit der Kreditkarte, sondern auch mit unseren Daten, Gedanken und Visionen. Und diese machen deren L\u00f6sungen immer robuster, differenzierter und leistungsf\u00e4higer.<\/em><\/p>\n\n\n\n Sagen viele Unternehmen nicht: \u201eEntwickelt die europ\u00e4ischen Systeme erst einmal fertig, dann steigen wir sp\u00e4ter ein?\u201c<\/strong><\/p>\n\n\n\n Nat\u00fcrlich sind die amerikanischen Systeme heute sehr weit fortgeschritten. Deshalb halte ich es auch nicht f\u00fcr sinnvoll, sofort in allen Bereichen konkurrieren zu wollen.<\/em> Erfolgsversprechender ist es, in spezialisierten Feldern zu starten, dort exzellent zu sein und anschlie\u00dfend Schritt f\u00fcr Schritt zu skalieren.<\/em><\/p>\n\n\n\n Kommen wir noch einmal auf das Thema Sprache zur\u00fcck. Welchen Unterschied macht es im Lernumfeld oder in der Personalentwicklung, ob eine KI in Englisch oder in der jeweiligen Muttersprache entwickelt wurde?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Das macht einen enormen Unterschied. Die Qualit\u00e4t ist nicht dieselbe. Wir haben mal ganz einfach untersucht, wie viele Fehler KI-Systeme in jeweils 100 S\u00e4tzen produzieren. Je nach Sprache waren es f\u00fcnf, sieben oder sogar zehn Fehler. Wenn diese Fehler anschlie\u00dfend in komplexe Systeme einflie\u00dfen, potenzieren sie sich.<\/em><\/p>\n\n\n\n Fehler kommen auch durch Fakenews zustande.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Ja, daher wird intensiv diskutiert, auf welchen Daten KI-Modelle trainiert werden. Es wurde festgestellt, dass russische Akteure es mit einem weltweiten Netzwerk von Fake-News-Websites geschafft haben, infizierte Daten in die Systeme zu pumpen und Trainingsdaten zu beeinflussen. Hier im Baltikum betrifft das etwa Darstellungen unserer Geschichte und unseres Weges zur Unabh\u00e4ngigkeit.<\/em><\/p>\n\n\n\n Deshalb stellt sich die grundlegende Frage: K\u00f6nnen wir KI-Modellen vertrauen, die wir nicht kontrollieren und bei denen wir nicht genau wissen, auf welchen Daten sie trainiert wurden? Ist es sicher, solche Modelle in Unternehmen oder in der \u00f6ffentlichen Verwaltung einzusetzen und auf ihrer Basis Entscheidungen zu treffen?<\/em><\/p>\n\n\n\n Und nicht zuletzt sollten wir auf die Effizienz dieser gro\u00dfen Sprachmodelle schauen. Diese LLMs verbrauchen enorm viel Energie. Wenn wir sie in unseren europ\u00e4ischen Sprachen befragen, ist die Nutzung super ineffizient, da ihre Architektur auf englischer Sprache aufbaut.<\/em><\/p>\n\n\n\n Warum steigt der Energieverbrauch der US-amerikanischen KI-Modelle in europ\u00e4ischen Sprachen? Liegt das an den \u00dcbersetzungen?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Es geht vor allem um die andere Morphologie europ\u00e4ischer Sprachen. Durch die gro\u00dfe Vielfalt m\u00f6glicher Wortformen und grammatischer Kombinationen muss das Modell mehr sprachliche Varianten verarbeiten und statistisch einordnen. Das erfordert mehr Rechenleistung.<\/em><\/p>\n\n\n\n Was machen europ\u00e4ische Sprachmodelle da anders?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Wir trainieren unsere Modelle und ihre Tokenizer gezielt auf europ\u00e4ische Sprachstrukturen. Im Vergleich zu gro\u00dfen internationalen Modellen konnten wir die Effizienz je nach Sprache um 30, 40 und manchmal 60 Prozent erh\u00f6hen.<\/em><\/p>\n\n\n\n Das hei\u00dft, mit sprachspezifischen Modellen lassen sich die Rechenleistung und der Energieverbrauch teilweise drastisch reduzieren? <\/strong><\/p>\n\n\n\n Genau. <\/em><\/p>\n\n\n\n Das starke Wachstum von Conversational Learning<\/a> d\u00fcrfte diesem Thema zus\u00e4tzlich Bedeutung verleihen.<\/strong> <\/p>\n\n\n\n Davon bin ich \u00fcberzeugt. Je st\u00e4rker KI-basierte Kommunikation und Lernprozesse zunehmen, desto wichtiger werden leistungsf\u00e4hige und vertrauensw\u00fcrdige europ\u00e4ische Alternativen.<\/em> Letztlich haben wir gar keine andere Wahl, als unsere eigene KI-Entwicklung konsequent voranzutreiben.<\/em><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Das deutsche Unternehmen Flower Labs hat sich mit einer spezialisierten Infrastruktur f\u00fcr das Training von KI-Modellen und KI-Agenten international etabliert. Im Interview erkl\u00e4rt CEO Daniel J. Beutel, wie das Unternehmen eine zentrale Herausforderung moderner KI adressiert \u2013 und warum genau darin eine Chance f\u00fcr europ\u00e4ische KI-Souver\u00e4nit\u00e4t liegt.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Warum wird das Thema KI-Souver\u00e4nit\u00e4t in Europa aktuell so stark diskutiert?<\/strong><\/p>\n\n\n\n KI-Souver\u00e4nit\u00e4t wird in Europa so stark diskutiert, weil Unternehmen KI nutzen wollen, ohne die Kontrolle \u00fcber ihre Daten, ihr Know-how und ihre Gesch\u00e4ftsprozesse zu verlieren. Sie wollen ihre wertvollsten Erkenntnisse nicht an Dritte abgeben. Gerade in Europa m\u00fcssen KI-L\u00f6sungen sicher, regulierungskonform und vertrauensw\u00fcrdig sein. Es geht nicht nur um den Einsatz von KI, sondern darum, sie kontrolliert, rechtskonform und im Sinne der eigenen Wertsch\u00f6pfung zu nutzen.<\/em><\/p>\n\n\n\n Welche Risiken entstehen, wenn Unternehmen externe KI-Systeme nutzen?<\/strong><\/p>\n\n\n\n KI-Modelle lernen mit den Daten aus dem Wissen eines Unternehmens. Dadurch besteht die Gefahr, dass deren Know-how Teil fremder Wertsch\u00f6pfung wird. Im schlimmsten Fall trainiert man Systeme, die sp\u00e4ter zur Konkurrenz des eigenen Gesch\u00e4ftsmodells werden k\u00f6nnen.<\/em><\/p>\n\n\n\n Ziel sollte daher immer ein sogenannter Closed Loop sein. Alles, was im Unternehmen passiert, bleibt im Unternehmen und verbessert das eigene KI-System, nicht das des KI-Anbieters. So entsteht in Unternehmen langfristig ein echter Wettbewerbsvorteil und nicht ein Wettbewerbsrisiko.<\/em><\/p>\n\n\n\n Wer mit KI-Modellen wie ChatGPT, Gemini oder Claude arbeitet, \u00fcbertr\u00e4gt seine Daten meistens an US-Tech-Konzerne. Ihr dreht dieses Prinzip um. Wie funktioniert das?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Das Grundprinzip ist einfach: Nicht die Daten kommen zur KI, sondern die KI kommt zu den Daten. Bei klassischen KI-Systemen m\u00fcssen Unternehmensdaten zum Anbieter des KI-Modells geschickt werden. Unsere Infrastruktur der \u201eFederated AI\u201c erm\u00f6glicht dagegen, dass die Daten lokal und unter Kontrolle des jeweiligen Unternehmens bleiben.<\/em><\/p>\n\n\n\n Und welches Modell wird mit den Daten trainiert?<\/strong><\/p>\n\n\n\n In der ersten Stufe wird ein bestehendes Modell lokal im Unternehmen mit den eigenen Daten trainiert. Dieses steht dann exklusiv dem eigenen Unternehmen zur Verf\u00fcgung. In einer zweiten Stufe kann dieses Training auch \u00fcber Unternehmensgrenzen hinweg kooperativ erfolgen. Allen beteiligten Unternehmen wird hier ein gemeinsames KI-Modell zur Verf\u00fcgung gestellt und lokal mit den Daten trainiert, die das jeweilige Unternehmen beisteuern will. Die dabei entstehenden Modellverbesserungen werden wieder zusammengef\u00fchrt und optimieren das gemeinsame Modell. Unternehmen verbessern also gemeinsame KI-Systeme, ohne dass ein einzelner Anbieter direkten Zugriff auf die zugrunde liegenden Daten erh\u00e4lt. Mit diesem gemeinschaftlichen Ansatz lassen sich KI-Modelle trainieren, die heute kein Anbieter alleine trainieren k\u00f6nnte \u2013 ein echter Wettbewerbsvorteil.<\/em><\/p>\n\n\n\n Flower Labs hat k\u00fcrzlich auch ein eigenes Sprachmodell gelauncht. Wozu?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Unser eigenes LLM namens \u201eLizzy\u201c ist der n\u00e4chste Schritt in Richtung vollst\u00e4ndiger Souver\u00e4nit\u00e4t. Die Hoheit \u00fcber die eigenen Daten allein sichert noch keine Souver\u00e4nit\u00e4t. Die Frage ist: Kann man den eigenen Datenschatz \u2013 und damit das Know-how \u2013 in eigene KI-Modelle \u00fcbersetzen und sich damit einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil verschaffen? Mit eigenen Modellen wie Lizzy reduzieren wir auch hier die Abh\u00e4ngigkeiten von externen Anbietern und erm\u00f6glichen gleichzeitig spezialisierte KI-Systeme, die deutlich besser auf einzelne Branchen zugeschnitten sind.<\/em><\/p>\n\n\n\n Dennoch sind europ\u00e4ische Anbieter wie Flower Labs noch vergleichsweise klein. Wie realistisch ist da echte europ\u00e4ische KI-Souver\u00e4nit\u00e4t?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Ich bin sehr optimistisch, dass echte europ\u00e4ische Souver\u00e4nit\u00e4t m\u00f6glich ist, allerdings nur, wenn Europa mutig genug ist, einen eigenen europ\u00e4ischen Weg zu gehen. Technisch k\u00f6nnen wir die Souver\u00e4nit\u00e4t auf jeden Fall erreichen. Das zeigen wir bereits. Wir arbeiten erfolgreich mit Unternehmen, bei denen vollst\u00e4ndig souver\u00e4ne KI-Systeme funktionieren und bessere Ergebnisse liefern als generische zentralisierte Systeme der gro\u00dfen Anbieter. Und in Europa steigt das Bewusstsein f\u00fcr die Vorteile, vor allem unter den Unternehmen, die KI f\u00fcr sich als Wettbewerbsvorteil entdeckt haben.<\/em><\/p>\n\n\n\n Mit welchen KI-Themen besch\u00e4ftigen wir uns aktuell noch zu wenig?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Ein Thema, das meiner Meinung nach stark wachsen wird, ist die kollaborative agentische KI.<\/em> KI-Agenten k\u00f6nnen heute schon eigenst\u00e4ndig Aufgaben \u00fcbernehmen. Der n\u00e4chste Schritt ist, dass diese KI-Agenten unternehmens\u00fcbergreifend zusammenarbeiten. So wie Menschen das auch tun, wenn sie sich wie wir hier auf einer Konferenz treffen und \u00fcber ihre Erfahrungen austauschen. Genau darin liegt aus meiner Sicht die n\u00e4chste gro\u00dfe Entwicklungsstufe. Denn echter Fortschritt entsteht durch Zusammenarbeit. Das gilt bei KI genauso wie unter Menschen.<\/em><\/p>\n\n\n\n Die Gespr\u00e4che auf der Latitude59 machen deutlich: KI-Souver\u00e4nit\u00e4t ist kein abstraktes politisches Thema \u2013 sie beginnt in Unternehmen, mit jedem System, das eingesetzt wird, und mit jeder Entscheidung dar\u00fcber, wem die Daten geh\u00f6ren.<\/p>\n\n\n\n F\u00fcr PINKTUM als Anbieter von KI-gest\u00fctztem Corporate Learning stellt sich diese Frage t\u00e4glich. Mit PINKpro<\/a> setzen wir auf einen KI-Coach, der im Lernprozess mitdenkt und auf eine Infrastruktur, bei der Unternehmensdaten nicht zur Trainingsbasis externer Anbieter werden.<\/p>\n\n\n\n\u201eDie KI kommt zu den Daten \u2013 nicht die Daten zur KI.\u201c \u2013<\/strong><\/strong> Daniel J. Beutel<\/strong><\/h2>\n\n\n\n