Im ersten Teil unserer neuen Serie Responsible AI-Tools berichtet Jakob Mertes von der Vorstellung der neuen europäische Plattform AIOD.EU in Paris.
Die europäische KI-Landschaft entwickelt sich stetig weiter. Gleichzeitig wächst die Kritik an vielen gängigen KI-Anwendungen und Plattformen, die als nicht verantwortungsvoll gelten und verschiedene Lücken, beispielsweise im Bereich Datenschutz, haben. In unserer neuen Reihe Responsible AI-Tools nehmen wir (vermeintlich?) verantwortungsvolle KI-Tools unter die Lupe. Unser Ziel es ist, euch und uns einen Überblick über die vorhandenen Alternativen zu verschaffen. Euch erwarten Vorstellungen (nicht gesponsert!), Erfahrungsberichte aus der Praxis sowie Interviews mit Expert:innen, die den verantwortungsvollen Einsatz von KI aktiv mitgestalten.
Im ersten Teil der Serie berichtet Jakob Mertes vom Innovation Lab Day in Paris, bei dem die neue europäische Plattform AI on Demand vorgestellt wurde.
Am 11. Juni 2025 fand an der Pariser Universität der Innovation Lab Day zu der europäischen AI-on-Demand Plattform statt. Als Machine Learning Engineer beim ARIC nutzte ich die Gelegenheit, an dieser Veranstaltung teilzunehmen. Die AI-on-Demand Plattform wurde vom EU-Projekt AI4Europe ins Leben gerufen, um eine breite Palette an KI-Tools, Datensätzen und Ressourcen zu bündeln und einfach zugänglich zu machen.
Der Tag begann um 8:45 Uhr mit einem Frühstück und einem informellen Kennenlernen. Dabei wurde deutlich, dass nicht das Networking, sondern das praktische Ausprobieren und Entwickeln im Fokus stand. Pünktlich um 9:30 ging es dann los mit zwei Inspirationsvorträgen von Vertreter:innen der französischen Unternehmen Safenai und Sigma Nova. Beide Unternehmen beschäftigen sich mit dem verantwortungsvollen Einsatz von KI (Safenai) sowie der Entwicklung von spezialisierten KI Grundlagen Modelle für wissenschaftliche Themen (Sigma Nova).
Im Anschluss an die kompakten, aber inhaltlich interessanten Beiträge startete die praktische Arbeit mit der AI-on-Demand Plattform, genauer gesagt mit dem AI-Builder, einem Teilbereich der Plattform. Dabei gab es verschiedene Themenblöcke, welche jeweils in einer kurzen Einführung und einer anschließenden Arbeitsphase zum Testen strukturiert waren.
Der erste Themenblock stellte die Aufgabe eine RAG-Anwendung mit nur wenigen Klicks im Design Studio zu erstellen. Das Design Studio ist eine Umgebung innerhalb des AI-Builders, die es erlaubt ohne Programmiercode Elemente wie Sprachmodelle, Datenbanken und Chat-Interfaces zu verknüpfen. Nachdem die Elemente verknüpft wurden – zunächst etwas schwer verständlich, konnte die fertige RAG-Anwendung direkt aus dem Design Studio deployed und getestet werden.
In den darauffolgenden Themenblöcken hatten wir die Möglichkeit MemoryGraphs und MCP-Server zu erstellen. Auch diese Anwendungen waren, wenn man die Elemente und deren Verknüpfungen im Design Studio kennt, in kurzer Zeit erstellt, deployed und zum Testen bereit.
Begriffserklärungen:
RAG ist eine KI-Technik, die Sprachmodelle mit externen Informationen kombiniert, um genauere und aktuellere Antworten zu generieren und Halluzinationen zu reduzieren.
Ein Memory Graph (Speichergraph) ist eine visuelle Darstellung des Speicherzustands eines Programms, die Verbindungen zwischen Datenstrukturen zeigt, um Fehler zu beheben und die Speichernutzung zu optimieren.
Ein MCP Server (Model Context Protocol Server) ist ein Server, der als Schnittstelle für KI-Agenten dient, damit diese auf externe Daten und Tools zugreifen und Aktionen ausführen können.
Meinem Eindruck nach kennt man solch schnelle und effiziente No-Code-Lösungen bisher vor allem von großen US-Anbietern wie beispielsweise Azure oder AWS. Daher war es sehr beeindruckend zu sehen, dass Europa sich mit der AI-on-Demand Plattform in eine gute Position bringt um den Anschluss in der KI nicht zu verlieren. Es gibt zwar noch deutliches Verbesserungspotential und einige Bugs, die behoben werden müssen, um wirklich konkurrenzfähig gegenüber den kommerziellen Anbietern aus den USA zu werden aber genau dieser Schritt ist mit dem EU-Nachfolgeprojekt (DeployAI) bereits in Planung.
Insgesamt bot der Innovation Lab Day nicht nur Einblicke in die technische Umsetzung der AI-on-Demand Plattform, sondern zeigte auch, wie europäische Initiativen praktische Werkzeuge für KI-Anwendungen bereitstellen können. Zwar ist die Plattform noch nicht vollständig stabil und ausgereift, doch die verbleibenden Schritte zur europaweiten Skalierung scheinen absehbar und gut vorbereitet.
Für meine Arbeit bei der Implementierung von KI für KMUs nehme ich eine bereits jetzt sehr gute Möglichkeit zum Ausprobieren und Testen von KI-Anwendungen mit. Außerdem denke ich, dass die Plattform ein enormes Potential für KMUs in Europa und für die zukünftige Integration von KI bietet.
Dieses Format wird im Rahmen des EDIH Hamburg mit Unterstützung durch die Europäische Union und der Hamburgischen Investitions- und Förderbank angeboten.
Über den Autoren
Jakob Mertes ist Machine Learning Engineer beim ARIC.
