Europas strategiska väg inom AI-utveckling: Pragmatism istället för teknologikapplöpning – Kommentar till Eva Maydell (ledamot av Europaparlamentet)

Verklighet istället för ras – Gigafabriker istället för hype: Den pragmatiska AI-vägen som skiljer Europa från USA och Kina

Debatten om Europas roll i den globala kapplöpningen om artificiell intelligens har tagit en betydande vändning med uttalandet från den bulgariska ledamoten av Europaparlamentet Eva Maydell . Hennes ståndpunkt illustrerar ett strategiskt tillvägagångssätt som positionerar Europa inte som en eftersläpare i teknikkapplöpningen, utan som en pionjär inom praktisk och värdedriven AI-utveckling.

Eva Maydells vision för Europa

Eva Maydell, som spelade en nyckelroll i den europeiska AI-politiken som en av de ledande förhandlarna kring EU:s AI-lag och chiplagen, representerar en nyanserad ståndpunkt i den europeiska AI-strategin. Som ledamot i Europaparlamentets utskott för industri, forskning och energi och en erkänd expert på digital innovation har hon många års erfarenhet av teknikpolitik.

Deras kärntes är både pragmatisk och visionär: Europa bör inte sträva efter det illusoriska målet att utveckla ett europeiskt alternativ till ChatGPT eller att vinna kapplöpningen om superintelligens. Istället bör kontinenten fokusera på att utveckla AI-verktyg som faktiskt kan användas av europeiska företag och industrier och som ger mätbara fördelar.

Enligt Eva Maydell bör vårt fokus ligga på:

• Utveckla specialiserade nischade AI-modeller som specifikt möter affärsbehov – snarare än att delta i den globala kapplöpningen.
• Bygga en robust infrastruktur med kraftfull datorkapacitet, stabil anslutning och människocentrerade AI-ramverk.
• Se till att AI förblir ett verktyg – det ska stödja människor, inte ersätta dem.

Verkligheten kring AI-användningen i Europa

Nuvarande siffror om AI-användning i Europa stöder tydligt Maydells argument. Trots mediehypen kring artificiell intelligens målar uppgifterna en allvarlig bild: endast 13,5 procent av europeiska företag har anammat minst en AI-teknik år 2024. Denna låga implementeringsgrad avslöjar ett betydande gap mellan tekniska förmågor och praktisk implementering i näringslivet.

Denna skillnad blir särskilt tydlig när man tittar på företagsstorlek. Medan stora företag med över 250 anställda uppnår en implementeringsgrad på över 40 procent, använder endast cirka 12 procent av små och medelstora företag AI-teknik. Dessa siffror är särskilt relevanta med tanke på att små och medelstora företag utgör ryggraden i den europeiska ekonomin och står för 90 procent av alla företag i Europa.

Den sektorsvisa fördelningen av AI-användning avslöjar ytterligare intressanta mönster. Informations- och kommunikationssektorn leder med en implementeringsgrad på 48,7 procent, följt av professionella, vetenskapliga och tekniska tjänster med 30,5 procent. I alla andra ekonomiska sektorer ligger användningsgraden långt under 16 procent, vilket visar på den begränsade penetrationen av AI-teknik i den bredare ekonomin.

Hinder för AI-implementering

Orsakerna till tvekan inför AI-implementering är mångsidiga och systematiska. Företag möter betydande hinder som hämmar en framgångsrik implementering. Komplexiteten och de höga kostnaderna för AI-implementering utgör oöverstigliga hinder, särskilt för mindre företag.

Brist på kvalificerade specialister inom AI-området komplicerar situationen ytterligare. Många företag saknar den nödvändiga kunskapen för att framgångsrikt implementera och driva AI-system. Dessutom saknas ofta tydliga användningsfall som visar de konkreta fördelarna med AI för specifika affärsprocesser.

Osäkerhet kring reglering, särskilt gällande implementeringen av EU:s AI-lagstiftning, bidrar också till oviljan att anamma AI. Företag tvekar att investera i tekniker vars regelverk ännu inte är helt klarlagda.

Det europeiska tillvägagångssättet: specialisering istället för generalisering

Maydells förslag att fokusera på nischade AI-modeller motsvarar den europeiska ekonomins styrkor och behov. Istället för att försöka konkurrera med de stora teknikföretagen från USA och Kina inom generell AI, bör Europa utnyttja sin industriella expertis och sitt regelverk för att utveckla specialiserade AI-lösningar.

Denna strategi erbjuder flera fördelar. Specialiserade AI-modeller kräver betydligt mindre datorkraft och investeringar än generella modeller, vilket gör dem mer tillgängliga för europeiska företag. Samtidigt kan de anpassas mer exakt till specifika branschers och användningsområdens specifika behov.

Den europeiska marknaden erbjuder många möjligheter för sådana specialiserade tillämpningar. Inom områden som precisionsjordbruk, bilreparationer, sjukvård och tillverkning kan AI-lösningar utvecklas som löser konkreta problem och ger mätbara förbättringar.

Infrastruktur och datorkapacitet

En central del av den europeiska AI-strategin är utvecklingen av en robust infrastruktur. AI-kontinenthandlingsplanen, som presenterades i april 2025, föreskriver skapandet av ett nätverk av AI-fabriker baserade på Europas ledande superdatorer. Dessa fabriker är avsedda att stödja EU-baserade AI-startups, industri och forskare i utvecklingen av AI-modeller och -applikationer.

De planerade AI-gigafabrikerna, utrustade med cirka 100 000 toppmoderna AI-chip, förväntas fyrdubbla den nuvarande chipkapaciteten. Dessa anläggningar kommer inte bara att möjliggöra utveckling av komplexa AI-modeller utan också stärka Europas strategiska autonomi inom viktiga industriella och vetenskapliga områden.

InvestAI-initiativet syftar till att mobilisera 20 miljarder euro i privata investeringar för att bygga upp till fem AI-gigafabriker i hela EU. Parallellt föreslås en lag om moln- och AI-utveckling för att stimulera privata investeringar i molntjänster och datacenter.

Människocentrerad AI-utveckling

En central aspekt av Maydells vision är betoningen på människocentrerad AI-utveckling. Den betonar att AI ska vara ett verktyg som tjänar människor, inte ersätter dem. Denna filosofi återspeglar europeiska värderingar och skiljer sig avsevärt från andra tillvägagångssätt som främst fokuserar på teknologisk dominans.

Mer specifikt innebär det människocentrerade tillvägagångssättet att AI-system bör utvecklas för att komplettera och förbättra mänskliga förmågor snarare än att ersätta dem. Detta kräver noggrann utformning av interaktioner mellan människa och maskin och att människor alltid behåller kontrollen över viktiga beslut.

Här får du lära dig hur ditt företag kan implementera skräddarsydda AI-lösningar snabbt, säkert och utan höga inträdesbarriärer.

En Managed AI-plattform är ditt heltäckande och bekymmersfria paket för artificiell intelligens. Istället för att behöva hantera komplex teknik, dyr infrastruktur och långa utvecklingsprocesser får du en nyckelfärdig lösning skräddarsydd efter dina behov från en specialiserad partner – ofta inom några dagar.

De viktigaste fördelarna i korthet:

⚡ Snabb implementering: Från idé till operativ tillämpning på dagar, inte månader. Vi levererar praktiska lösningar som skapar omedelbart värde.

🔒 Maximal datasäkerhet: Dina känsliga uppgifter stannar hos dig. Vi garanterar säker och korrekt behandling utan att dela data med tredje part.

💸 Ingen ekonomisk risk: Du betalar bara för resultat. Höga initiala investeringar i hårdvara, mjukvara eller personal elimineras helt.

🎯 Fokusera på din kärnverksamhet: Koncentrera dig på det du gör bäst. Vi hanterar hela den tekniska implementeringen, driften och underhållet av din AI-lösning.

📈 Framtidssäkert och skalbart: Din AI växer med dig. Vi säkerställer kontinuerlig optimering och skalbarhet och anpassar modellerna flexibelt till nya krav.

Mer om detta här:

• Den hanterade AI-lösningen - Industriella AI-tjänster: Nyckeln till konkurrenskraft inom tjänste-, industri- och maskintekniksektorerna

Regelverk och förtroende

EU:s AI-lag, i vars utveckling Maydell spelade en nyckelroll, förkroppsligar den europeiska strategin för tillförlitlig AI. Lagen bygger på en riskbaserad strategi som klassificerar AI-system i fyra kategorier: oacceptabel risk, hög risk, begränsad risk och minimal risk.

Denna differentierade strategi gör det möjligt att främja innovation samtidigt som lämpliga skyddsåtgärder säkerställs. AI-system med oacceptabel risk, såsom social bedömning eller kognitiv beteendeteknik, är helt förbjudna. Högrisksystem omfattas av strikta krav, inklusive riskhantering, transparens och mänsklig tillsyn.

Implementeringen av AI-lagen kräver ett nära samarbete mellan företag, tillsynsmyndigheter och andra intressenter. Tydliga definitioner och exempel på riskkategorier för AI är avgörande för att företag ska kunna följa regelverket.

Utbildning och kompetensutveckling

En avgörande framgångsfaktor för Europas AI-strategi är utvecklingen av relevanta färdigheter bland befolkningen och arbetskraften. Maydell betonar behovet av att göra AI-kunskap till en grundläggande färdighet, jämförbar med läsning, skrivning och aritmetik.

De flesta unga européer använder AI varje dag, men få lär sig hur det fungerar, vilka risker det medför eller hur man kan påverka dess utveckling. Denna utbildningsklyfta måste överbryggas för att säkerställa att nästa generation har de färdigheter som behövs för en AI-driven framtid.

De planerade programmen AI Skills Academy, Talent Pool och MSCA Choose Europe är alla utformade för att locka AI-proffs i världsklass till Europa samtidigt som de kompetenshöjer lokala talanger inom områden som generativ AI. Dessa insatser kommer inte bara att motverka kompetensflykten utan också skapa lagliga migrationsvägar för experter utanför EU.

Ekonomiska utsikter och produktivitetsökningar

Forskning från McKinsey Global Institute uppskattar att generativ AI skulle kunna hjälpa Europa att uppnå en årlig produktivitetstillväxt på upp till 3 procent till 2030. Denna prognos understryker den enorma ekonomiska potentialen hos AI-tekniker om de implementeras framgångsrikt.

Nyligen genomförda studier visar redan positiva effekter av AI-användning på produktiviteten. Nittio procent av europeiska AI-användare rapporterar produktivitetsökningar, och 75 procent säger att AI har förändrat hur de arbetar. Dessa resultat visar den praktiska potentialen hos AI-tekniker bortom den tekniska hypen.

Framgångsrik AI-implementering är särskilt viktigt för små och medelstora företag, som utgör ryggraden i den europeiska ekonomin. Studier visar att 39 procent av små och medelstora företag nu använder AI-applikationer, en ökning från 26 procent år 2024. Mer specifikt använder 26 procent generativ AI, en ökning från 18 procent föregående år.

Sektorspecifika tillämpningar

Fokus på sektorspecifika AI-tillämpningar återspeglar Europas styrkor inom olika branscher. Inom hälso- och sjukvården kan AI-system bidra till att förbättra diagnoser och anpassa behandlingar. Inom tillverkning kan de optimera produktionsprocesser och förbättra kvalitetskontrollen.

AI erbjuder unika möjligheter inom hållbar utveckling och klimatskydd. Tyska initiativ som "AI Lighthouses for Environment, Climate, Nature, and Resources" visar hur AI kan användas för att lösa miljöproblem. Med en finansiering på 40 miljoner euro stöder programmet tillämpningsorienterade forskningsprojekt inom områden som energieffektivitet, resurseffektivitet och bevarande av biologisk mångfald.

Internationellt samarbete och strategiska partnerskap

Europas AI-strategi gynnas av internationellt samarbete, särskilt med likasinnade demokratiska partner. Maydells roll i delegationen för förbindelserna med Japan och USA understryker vikten av sådana partnerskap. Dessa samarbeten möjliggör utbyte av bästa praxis, gemensam utveckling av standarder och samordning av regleringsmetoder.

Samarbete är särskilt viktigt med tanke på den globala karaktären av AI-utveckling och -spridning. Europeiska startups tvingas ofta samarbeta med amerikanska teknikjättar för att få tillgång till nödvändiga kompletterande tjänster. Istället för att hindra dessa samarbeten bör Europa underlätta dem samtidigt som de bygger upp sin egen kapacitet.

Dataåtkomst och kvalitet

En viktig del av framgångsrika AI-tillämpningar är tillgång till högkvalitativa data. Den planerade dataunionsstrategin, som ska lanseras 2025, kommer att stödja dessa ansträngningar genom att etablera en inre marknad för data. Detta kommer att göra det lättare för företag och forskare att skala upp AI-lösningar över gränserna samtidigt som EU:s dataskyddsstandarder respekteras.

Datalab inom AI-fabriker är utformade för att samla in och sammanställa datamängder från olika källor, vilket skapar grunden för AI-utbildning och experiment. Denna infrastruktur kommer att vara särskilt viktig för utvecklingen av specialiserade AI-modeller som bygger på högkvalitativ, domänspecifik data.

Finansiering och investeringar

Finansiering av AI-innovation är fortfarande en viktig utmaning för Europa. Kontinenten upplever ett finansieringsgap i AI-investeringar som kräver förbättrad tillgång till finansiering, bättre riskkapitalstöd och stärkta offentlig-privata partnerskap.

InvestAI-initiativet och andra finansieringsmekanismer syftar till att minska denna klyfta. Samtidigt är det viktigt att främja utvecklingen av europeiska riskkapital- och private equity-marknader för att skapa hållbara finansieringskällor för AI-startups.

AI-gigafabriker kontra effektiva minimodeller: Europas strategiska dilemma

Trots de ambitiösa planerna står Europas AI-strategi inför betydande utmaningar. Kritiker menar att fokus på att bygga massiv datorinfrastruktur genom AI-gigafabriker kanske inte stämmer överens med framväxande trender mot mindre, kostnadseffektiva AI-modeller. Europeiska startups, inspirerade av DeepSeeks framgångar, implementerar redan utbildningstekniker som uppnår effektivitet utan omfattande datorkraft.

Den planerade AI-lagens komplexitet i regelverket kan hämma innovation. Alltför breda definitioner av "högrisk" och "allmän AI" kan bromsa europeiska företag och forskningsinstitut – särskilt mot bakgrund av den intensiva globala konkurrensen.

Maydells vision: Värdeorienterad AI för medborgare och företag

Framtiden för europeisk AI-utveckling beror på att man framgångsrikt balanserar innovation och reglering. Maydells vision om pragmatisk, värdedriven AI-utveckling erbjuder en vägledning för denna balansgång. Europa kan säkerligen lyckas utan att vinna den globala AI-kapplöpningen genom att skapa tekniker som är tillgängliga, implementerbara och transparenta, och i linje med kontinentens demokratiska värderingar.

Framgång kommer i slutändan att mätas genom huruvida europeiska företag och medborgare kan dra nytta av AI-utvecklingen. Detta kräver kontinuerlig anpassning av strategier till förändrade tekniska och ekonomiska förhållanden, samt ett nära samarbete mellan alla berörda parter.

De kommande åren kommer att vara avgörande för att förverkliga denna vision. Europa står inför utmaningen att använda sitt regulatoriska ledarskap för att utveckla en ny form av teknologisk suveränitet – en som inte bygger på rå datorkraft eller marknadsdominans, utan på förmågan att utveckla och distribuera AI-teknik som tjänar människor och främjar samhälleliga framsteg.

☑ Vårt affärsspråk är engelska eller tyska

☑ Nytt: korrespondens på ditt nationella språk!

 

Jag är glad att vara tillgänglig för dig och mitt team som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) . Min e -postadress är: Wolfenstein ∂ xpert.digital

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

 

 

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ Skapande eller omjustering av AI -strategin

☑ Pioneer Business Development