Künstliche Intelligenz | Dr. Robert Freund

1. November 20261. November 2026

KI-Modelle: Mistral Large 4 veröffentlicht

*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*

In den letzten Jahren wird immer deutlicher, dass es bei großen KI-Modellen (LLMs: Large Language Models) nicht alleine darum geht, in spezifischen technischen Tests (Benchmarks) ganz vorne zu sein. Es geht vielmehr immer mehr darum, dass das KI-Modell die europäischen Werte mit den europäischen Rechten, ethischen und moralischen Grundsätzen respektiert, und dass die generierten Daten in Europa bleiben. Die Bewertungskriterien für leistungsfähige KI-Modelle verschieben sich – nicht nur in Europa sondern weltweit – zu einer eher ganzheitlichen Bewertung.

In Europa spielt dabei – unter anderem – Mistral AI eine wichtige Rolle. Das französische Unternehmen hat von Anfang an auf Open Source AI und Open Weight Modelle gesetzt. Die ganze Modellfamilie wurde nun an der Spitze durch Mistral Large 4 ergänzt. In meiner OpenStreetMap zu europäischen Open Source und Open Weight Modellen, habe ich das Modell ergänzt (Abbildung).

Wie der Name es schon vermuten lässt, ist es ein sehr großes Modell, das für große Organisationen interessant ist, die sicherheitsrelevante Daten verarbeiten möchten. Auch ist das Coding in dem Modell eine Stärke, die sich gegenüber den proprietären KI-Modellen aus den USA nicht verstecken muss. Große Organisationen mit entsprechender Hardware-Infrastruktur können sich Mistral Large 4 herunterladen – ganz im Sinne der eigenen KI-souveränität.

Natürlich gibt es bei Mistral AI auch kleinere KI-Modelle, die es auch KMU ermöglicht, ein digital souveränes eigenes KI-System zu nutzen. Wie man so ein europäisches KI-System, das Mistral AI nutzt, für innovative KMU entwickeln kann, habe ich in meinem Paper auf der MCP-CE 2026 in Ungarn beschrieben.

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.

29. Oktober 202629. Oktober 2026

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:

23. Oktober 2026

Künstliche Intelligenz ist untrennbar in die Gesellschaft eingebettet – oder umgekehrt?

Manchmal habe ich den Eindruck, es geht aktuell nur noch um Künstliche Intelligenz – in dem Sinne: Wir machen alles, damit es der Künstlichen Intelligenz gut geht. Wir geben unsere Daten einfach so her, damit sie in Trainingsdaten gesammelt werden können, und Big Tech daraus ein lukratives Geschäft machen kann. Wir sind damit einverstanden, dass Künstliche Intelligenz halluziniert, Fakes produziert und über Agenten Unternehmen angreift, ohne dafür programmiert zu sein. Die fehlenden Rahmenbedingungen sind durchaus im Sinne von Big Tech – egal welche gesellschaftlichen Konsequenzen das hat.

Berücksichtigt man allerdings, dass Künstliche Intelligenz untrennbar in die Gesellschaft eingebettet ist, so wirkt Künstliche Intelligenz auf die Gesellschaft je mehr die verschiedenen Möglichkeiten genutzt werden. Es gibt somit auch ein gewisses gesellschaftliches Zersetzungspotenzial, was aktuell Demokratien mit ihren freiheitlichen Ansätzen schwer zu schaffen macht.

Darüber hinaus wirkt natürlich auch die Gesellschaft mit ihrem Rechtssystem, dem sozialen System, seinen Werten, ethischen und moralischen Perspektiven usw. auf Künstliche Intelligenz. Das wird allerdings von Big Tech und den damit kooperierenden Strömungen massiv kritisiert – klar.

Die Vorstellung von Big Tech, das sich alle Gesellschaften und Kulturen einfach der Dominanz von Künstlicher Intelligenz anpassen (unterwerfen) sollen, ist allerdings nicht aufgegangen. Siehe dazu auch Bris, A. (2025): SuperEurope: The Unexpected Hero of the 21st Century.

Solche Erkenntnisse kommen spät, doch möglicherweise noch nicht zu spät. Beispielsweise sieht man es in der Entwicklung zu mehr europäischer (Digitaler) Souveränität, zu immer mehr europäischen Open Source AI Modellen oder lokal ausgeführten KI-Modellen oder auch zu Modellen, die die jeweilige Sprache besser abbilden (Siehe meinen Blogbeitrag zu agglutinierenden Sprachen).

Es sind viele kleine Aktivitäten, in allen gesellschaftlichen Bereichen, die Europa Schritt für Schritt unabhängiger machen. Das wird nach Jahrzehnten der Abhängigkeit nicht in ein paar Jahren klappen, doch ist die Tendenz eindeutig.

Das Primat der Gesellschaft über technologische Entwicklungen sollte wiederhergestellt werden – zum Wohle aller und nicht nur zum Wohle einiger.

Dazu habe ich einen passenden Text in einem Paper gefunden:

„Third, as already alluded to above, there is an important societal dimension that needs to be considered within any AI history, as it does not stand separate from its technological dimension. Like all technologies, AI is inherently embedded in society, thus affecting and being affected by the broader environment in which it is designed, developed, and deployed – for better and for worse. The societal impact of Artificial Intelligence is of course more noticeable the more it is being implemented and used in a diversity of domains, which also explains the relatively recent surge of (academic and other) interest in AI ethics, in parallel with the technology’s increased uptake. Yet AI’s uptake is also enabled and furthered by the societal condition. These enabling factors pertain, inter alia, to society’s belief in innovation as an almost absolute good, its technology-solutionist orientation, and its conception of “progress” as almost coinciding with technological advancement rather than also considering if and how these advancements translate into higher individual and societal welfare – for all. Yet if we shape technology and technology also shapes us, it is essential to ask how it can be ensured that this mutual shaping process takes place in a way that protects rather than undermines our legal, moral, and political
standards“ (Smuha 2025).

21. Oktober 2026

Gedanken zu Künstlicher Intelligenz und Wissensarbeit

Es wird immer deutlicher, dass Künstliche Intelligenz in allen Lebensbereichen Einfluss nimmt. In Prozessen, in denen Wissen (explizit es Wissen, implizites Wissen) eine wichtige Rolle spielt. kann Künstliche Intelligenz in der Zwischenzeit viele Aufgaben übernehmen, die bisher Experten mit ihrem besonderen Wissen vorbehalten waren.

Künstliche Intelligenz ist somit nicht nur für explizierbares Wissen geeignet, das artikuliert und in Daten und Informationen dargestellt wird, sondern auch für domänenspezifisches Wissen – der Expertise. Das ist ein großer Unterschied zu traditionellen IT-Systemen oder auch Expertensystemen.

„Massive impact on knowledge work. Where earlier waves of automation transformed physical labour, AI is the first to massively affect cognitive and creative work, including writing, programming, legal analysis, medical diagnostics, scientific discovery, forecasting and image generation“ (UN, 2026).

Da es in diesem Beitrag um Wissensarbeit geht, kommt jetzt der Begriff der Arbeit ins Spiel. Arbeit wird heute meistens als Erwerbsarbeit interpretiert, die dazu geeignet sein soll, den Lebensunterhalt zu bestreiten.

Wenn Wissen immer nur in Bezug auf Arbeit, und den damit verbundenen Prozess gesehen wird, und Künstliche Intelligenz einen Großteil übernehmen oder ersetzen kann, wird es für Wissensarbeiter natürlich problematisch. Viele Studien zeigen daher auch in der aktuellen Debatte auf, welche Berufsbilder von dieser Entwicklung stark oder weniger stark betroffen sein werden. Dabei bin ich der Meinung, dass es nicht immer um gesamte Berufe geht, sondern um viele einzelne, eher kleine Tätigkeitsbereiche – also um ein Tätigkeitsportfolio.

Möglicherweise wird es Zeit darüber nachzudenken, ob Arbeit im Sinne einer Erwerbsarbeit weiterhin die Basis für das Bestreiten des Lebensunterhaltes sein sollte, ja sogar sein kann. Wenn jede Art von Erwerbsarbeit von Künstlicher Intelligenz – und bald von KI-Robotern – beeinflusst und ersetzt werden kann, ist der Bezugspunkt der Erwerbsarbeit für die Sicherung unseres sozialen Systems nicht mehr geeignet. Die Struktur der Einnahmenseite und die Struktur der Ausgabenseite müssen gleichzeitig angegangen werden. Erste zarte Anzeichen für alternative Konzepte gibt es schon.

Es ist allerdings auf Grund der demographischen Struktur in Deutschland sehr schwierig, mögliche Lösungen umzusetzen, da der überwiegende Teil der Wählerschaft in einem alter ist, die ihr Leben auf Erwerbsarbeit aufgebaut haben. Diese älteren Menschen haben ein sehr eingefahrenes Deutungsmuster, das nicht so einfach veränderbar ist.

20. Oktober 202620. Oktober 2026

Künstliche Intelligenz: Gibt es eine Verantwortungslücke bei autonomen Systemen?

Immer häufiger gibt es Meldungen darüber, dass KI-Agenten Aktionen durchführen, die anderen Organisationen schaden könnten. Es scheint, dass die für KI-Agenten gesetzten Grenzen von den KI-Agenten selbst umgangen werden – immerhin ist es ja das Ziel von solchen autonomen Systemen, selbstgesteuert ein Ziel zu erreichen.

In solchen Fällen stellt sich zwangsläufig die Frage nach der Verantwortlichkeit. Den Begriff kann man aus drei Perspektiven betrachten, die miteinander in Verbindung stehen: Kausale Verantwortung, Moralische Verantwortung und Rollenverantwortung.

„The term “responsibility” can be interpreted in several ways. When we say “I am responsible,” we can mean more than one thing by it. In general, a distinction can be made between three meanings: causal responsibility, moral responsibility, and role responsibility. (…) These three types of responsibilities are related“
Lauwaert, L., Oimann, A.-K. (2025): Moral Responsibility and Autonomous Technologies. Does AI Face a Responsibility Gap?, in Smuha (Ed.) 2025).

Die genannten Autoren haben in einem Artikel dazu sehr viele Fragen aufgeworfen, von denen ich hier nur zwei wiedergeben möchte:

(1) Kann ein autonomes System für die gemachten Fehler moralisch verantwortlich sein?Ihre Antwort: „(…) the problem is that there is no one morally responsible for the errors caused by an autonomous system“.

(2) Kann in einem großen autonomen System jemand moralisch verantwortlich gemacht werden, wenn bei der Entwicklung und Ausführung so viele beteiligt sind? „The second problem that deviates from the responsibility gap is the problem of many hands“.

Es ist interessant, sich über die Verantwortung und Verantwortlichkeiten bei der Nutzung von autonomen KI-Systemen Gedanken zu machen. Dabei sollten nicht nur die Kausale Verantwortung und die Rollenverantwortung, sondern auch die Moralische Verantwortung berücksichtigt werden. Diese Dimension ist allerdings schwierig zu fassen. Daher kommen die Autoren bei der Moralischen Verantwortung zu folgendem Ergebnis:

„First, the use of autonomous AI does not necessarily involve a responsibility gap. Second, even if this were the case, we argued why that is not necessarily morally problematic“ (ebd.)..

19. Oktober 202619. Oktober 2026

Ist Künstliche Intelligenz magisch oder sogar mystisch?

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.

17. Oktober 202617. Oktober 2026

Künstliche Intelligenz: Von der Antike über das Mittelalter bis zum Dartmouth College

Conceptual technology illustration of artificial intelligence. Abstract futuristic background

Wenn es um Künstliche Intelligenz geht wird fast immer davon geschrieben oder gesprochen, dass die Konferenz am Dartmouth College in den Jahren 1955 und 1956 (Konferenz) der Beginn dieser akademischen Disziplin war.

In dem Cambridge Handbuch Smuha, N. A. (Ed.) (2025): Cambridge Handbook of THE LAW, ETHICSAND POLICY OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE weist die Autorin Nathalie A. Smuha zwar auch darauf hin, erweitert den Blick allerdings auch auf frühere Entwicklungen zum Thema.

Smuha zeigt auf, dass es schon in der griechischen Antike erste Überlegungen, zum Thema gab:

„First, it should be born in mind that the history of AI as a concept dates back at least to antiquity, where myths already existed about “automata” or self-operating machines displaying human behavior“ (ebd.).

Anschließend gibt es einen Hinweis auf die Entwicklungen im Mittelalter. Zu der Zeit lebte Ismail al Jazzi, der Vater der Robotik.

„The human drive to transgress the boundaries of the natural and the artificial and to create “intelligent” machines by no means diminished in the Middle Ages. For instance, in 1206, Ismail al-Jazari, an Arab polymath from Mesopotamia who is described as the “father of robotics,” wrote the Book of Knowledge of Ingenious Mechanical Devices, including detailed accounts of how to construct musical robot hands and drink-serving waitresses“ (ebda.).
Footnote: Shahino Mah Abdullah, “Intelligent robots and the question of their legal rights: an Islamic perspective (2018) ICR Journal, 9(3): 394–397.

Und zeitlich anschließend, natürlich der Verweis auf das Dartmouth College und der Konferenz in 1955:

„Artificial intelligence (AI) was founded as an academic discipline almost 70 years ago, when a conference took place at Dartmouth College“ (Smuha 2025).
Footnote: John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, and Claude Shannon, Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, August 31, 1955 (ebd.).

Die Unterscheidung zwischen den Konzepten aus der Antike und dem Mittelalter und der nach Dartmouth entstandenen akademischen Disziplin ist sehr wertvoll. Zeigt sie doch, dass neue, umwälzende technologische Entwicklungen ihren Ursprung schon weitaus früher hatten, und zwar oft als erste Konzepte.

Künstliche Intelligenz als Konzept hat eine sehr lange Geschichte.

Diese Erkenntnis steht im Gegensatz zu der immer wieder – gerade von Big Tech – genannten Einmaligkeit von Künstlicher Intelligenz in der Geschichte der Menschheit.

16. Oktober 202616. Oktober 2026

Für eine Aufgabe das geeignete KI-Modell mit dem Smart Router in Langflow auswählen

*An AI router that understands the capabilities of models in its library directs*
*a given inference request to the best model able to perform the task at hand (Thomas et al. 2025)*

Es ist in Organisationen nicht mehr zeitgemäß, alle anfallenden Aufgaben (Tasks) von einem sehr großen und Leistungsfähigen KI-Modell bearbeiten zu lassen. Dieses „One Size Fits All“ führt nur zu einem erhöhten Ressourcenverbrauch und damit zu hohen Kosten.

Besser ist es, für jede Anfrage das geeignete Modell auszuwählen. In dem Beitrag Künstliche Intelligenz: Mit einem AI Router verschiedene Modelle kombinieren hatte ich diese Vorgehensweise grob dargestellt. Die Abbildung zeigt das prinzipielle Vorgehen: Ein AI Router entscheidet auf Basis von Vorgaben, welches KI-Modell für den Task geeignet erscheint.

Da wir auf Open Source Software und Open Source AI setzen, ist es interessant, dass Langflow nun die Möglichkeit bietet, einen Smart Router zu nutzen. Basis ist dabei die schon vorhandene Wenn > Dann (If-Else) Funktion.

„The Smart Router component is an LLM-powered variation of the If-Else component. Instead of string matching, the Smart Router uses a connected Language Model component to categorize and route incoming messages“
Langflow. (o. D.). Quickstart. Langflow Documentation. Abgerufen am 16. Oktober 2026, von https://docs.langflow.org/get-started-quickstart)

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.

14. Oktober 202614. Oktober 2026

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

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-Modell	Land	Bemerkung
Kolibri	Aleph Alpha, Heidelberg, Deutschland	Open Source
Flux 3 Action	Black Forest Labs, Freiburg, Deutschland	Open Weight
Flux 3 Image	Black Forest Labs, Freiburg, Deutschland	API
Eleven v4	ElevenLabs, London, UK	API
Large 4	Mistral, Paris, Frankreich	Open 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.

12. Oktober 2026

Künstliche Intelligenz: Welcher Mensch?

Wenn wir mit Künstlicher Intelligenz arbeiten, interagieren wir mit Large Language Models (LLMs), die mit Daten trainiert und weiterentwickelt wurden. Die Antworten erscheinen uns menschlich zu sein, da sie meistens zu dem passen, was wir uns in unserer Kultur vorstellen.

In dem Paper Atari et al. (2023): Which Human? gehen die Forscher der Frage nach, um welchen Menschen – um welches Menschenbild – es sich hierbei handelt. Dabei haben sie festgestellt, dass die bekannten KI-Modelle eine WIRED-Perspektive einnehmen. WEIRD populations (Western, Educated, Industrialized, Rich, and Democratic).

Wie in der Abbildung zu erkennen, haben allerdings viele Kulturkreise, Regionen, Länder ein anderes Menschenbild, das sich von dem genannten WEIRD erheblich unterscheidet. Das wiederum führt zu der Frage, ob die anderen Regionen dieser Welt die von westlichen Big Tech entwickelten LLMs übernehmen werden, oder sie ihre eigenen LLMs benötigen, die ihre eigene Sprache, ihre kulturellen und regionalen Besonderheiten berücksichtigen.

Nach dem AI Report 2026 (Stanford University) gibt es in der Zwischenzeit einen deutlichen Trend in Richtung regionaler/nationaler LLMs, die gerade das ermöglichen. Wie ich in der von mir erstellten Open Street Map zu EU-Modellen zeigen konnte, gibt es sogar in Europa schon sehr viele solcher Modelle auf Open Source oder Open Weight Basis.

https://umap.openstreetmap.de/de/map/open-source-ai-in-europe_148154#5/46.052101/6.218511

Solche Zusammenhänge habe ich auch in meinem Paper Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs auf der MCP 2026 in Balatonfüred, Ungarn aufgezeigt.