28 februari 2025
0 Reactie(s)

28 februari 2025

Oproep om te komen tot een Europese Data Unie als basisvoorwaarde voor concurrerende AI en economische soevereiniteit (met podcast)


Wil Europa zijn achter­stand op AI-gebied inlopen, dan moeten we eerst en vooral het data-probleem oplossen, schrijven Boris Otto (Director of the Fraun­hofer Insti­tute for Software and Systems Enginee­ring ISST and member of the boards of direc­tors of the Gaia‑X European Associ­a­tion for Data and Cloud AISBL and the Inter­na­ti­onal Data Spaces Associ­a­tion) en Hubert Tardieu (former Chairman of the Board of Direc­tors of Gaia‑X European Associ­a­tion for Data and Cloud AISBL) in een oproep getiteld ‘Closing the Gap in the Draghi Report’s
Call for AI Compe­ti­ti­ve­ness in Europe’
. Een Europese Data Union is de oplos­sing, menen Otto en Tardieu. Maar moeten dan moeten we wel de lessen die we kunnen trekken uit het verleden toepassen op de European Data Union.

De Europese Unie (EU) bevindt zich op een kruis­punt. Terwijl de wereld in sneltrein­vaart digita­li­seert en kunst­ma­tige intel­li­gentie (AI) een steeds grotere rol speelt in econo­mi­sche groei, dreigt Europa achterop te raken. Het Draghi-rapport, opgesteld op verzoek van de Europese Raad, analy­seert de toene­mende produc­ti­vi­teits­kloof tussen Europa en de Verenigde Staten en stelt concrete maatre­gelen voor om de concur­ren­tie­po­sitie van de EU te versterken. Een van de kernpro­blemen die het rapport aankaart, is het gebrek aan groot­scha­lige data-uitwis­se­ling binnen Europa.

Data is de essen­tiële brand­stof voor AI, schrijven Otto en Tardieu. Zonder toegang tot kwali­ta­tieve, omvang­rijke en diverse datasets kan de Europese industrie niet concur­reren met giganten zoals de Ameri­kaanse hypers­ca­lers en Chinese techreuzen. Daarom is het cruciaal dat de EU zich verenigt en een Europese Data Unie opricht — een geïnte­greerd en veilig ecosys­teem voor data-uitwis­se­ling dat innovatie stimu­leert en Europese bedrijven een eerlijke kans biedt in de wereld­wijde AI-race.


Podcast: Europese Data Unie

Dit artikel betoogt dat een Europese Data Unie de noodza­ke­lijke stap is om Europa’s digitale economie te versterken. We bespreken het belang van data-uitwis­se­ling, de bestaande uitda­gingen en hoe een strate­gisch beleid kan bijdragen aan techno­lo­gi­sche soeve­rei­ni­teit en econo­mi­sche vooruitgang.

AI en Data: een onlosmakelijke band

AI-modellen leren en verbe­teren zichzelf door toegang tot enorme hoeveel­heden data. Momen­teel is het meren­deel van de grote AI-modellen ontwik­keld in de Verenigde Staten. Volgens het Draghi-rapport komt 70% van de AI-funda­ment­mo­dellen sinds 2017 uit de VS, terwijl Europa ver achter­blijft. Drie Ameri­kaanse hypers­ca­lers domineren niet alleen de wereld­wijde, maar ook de Europese cloud­markt, wat betekent dat de EU afhan­ke­lijk is van buiten­landse spelers voor cruciale digitale infrastructuur.

Economische sectoren die profiteren van AI 

De AI-revolutie biedt enorme kansen, maar zonder adequate data-uitwis­se­ling kan Europa deze kansen niet benutten. Het Draghi-rapport identi­fi­ceert tien strate­gi­sche sectoren waar AI cruciaal is voor toekom­stige groei:

  1. Automo­tive en mobili­teit – Zelfrij­dende voertuigen en slimme transportsystemen.
  2. Geavan­ceerde productie en robotica – Effici­ën­tere produc­tie­lijnen en voorspel­lend onderhoud.
  3. Energie – Netwerk­op­ti­ma­li­satie en de integratie van duurzame energiebronnen.
  4. Telecom – 5G-netwerken, edge compu­ting en Internet of Things (IoT).
  5. Landbouw – Preci­sie­land­bouw op basis van satellietgegevens.
  6. Aeros­pace – Datage­dreven supply chains en productontwikkeling.
  7. Defensie – Autonome systemen en cyberbeveiliging.
  8. Milieu­voor­spel­lingen – Klimaat­mo­dellen en duurzaamheidsstrategieën.
  9. Farma­ceu­ti­sche industrie – Snellere medicijn­ont­wik­ke­ling en geper­so­na­li­seerde geneeskunde.
  10. Gezond­heids­zorg – Diagnos­ti­sche AI en elektro­ni­sche patiëntendossiers.

Deze sectoren hebben allemaal één gemeen­schap­pe­lijk knelpunt: de beschik­baar­heid van hoogwaar­dige, gedeelde data. Een Europese Data Unie kan deze barrière doorbreken en de ontwik­ke­ling van AI binnen Europa versnellen.

Versnippering en gebrek aan schaal

Een van de grootste problemen binnen de EU is de versnip­pe­ring van data. Hoewel er natio­nale initi­a­tieven zijn, zoals Gaia‑X in Duits­land en Catena‑X voor de automo­biel­in­du­strie, ontbreekt een coherente Europese strategie. In de VS profi­teren bedrijven van een homogeen dataland­schap, terwijl Europese bedrijven zich moeten navigeren door verschil­lende natio­nale wetge­vingen en techni­sche standaarden.

Gebrek aan incentives voor bedrijven om data te delen

Bedrijven zijn huiverig om hun data te delen, omdat de voordelen vaak niet direct zicht­baar zijn. Zonder duide­lijke econo­mi­sche modellen en regel­ge­ving die de waarde van gedeelde data erkent, blijven veel organi­sa­ties terug­hou­dend. Data-sharing vereist vertrouwen, trans­pa­rantie en weder­zijdse econo­mi­sche voordelen.

Afhankelijkheid van buitenlandse cloud providers

De dominantie van Ameri­kaanse techreuzen zoals Amazon Web Services, Micro­soft Azure en Google Cloud betekent dat veel Europese bedrijven hun data opslaan en verwerken in infra­struc­tuur die buiten de Europese regel­ge­ving valt. Dit brengt risico’s met zich mee op het gebied van data-soeve­rei­ni­teit en privacy.

Een Europese Data Unie: De Oplossing voor AI-Competitiviteit

Een Europese Data Unie zou een geïnte­greerd en veilig ecosys­teem vormen waarin bedrijven, overheden en onder­zoeks­in­stel­lingen data kunnen delen binnen een gehar­mo­ni­seerd wette­lijk kader. Dit zou de kernprin­cipes van de Europese Data Strategie versterken en de funda­menten leggen voor een concur­ren­tie­voor­deel in AI.

Kernpijlers van een Europese Data Unie

1. Geavan­ceerde Data-infra­struc­tuur en Interoperabiliteit

• Ontwik­ke­ling van Europese dataser­vers en cloud­in­fra­struc­tuur die voldoen aan EU-normen.

• Imple­men­tatie van gehar­mo­ni­seerde dataspe­ci­fi­ca­ties voor sectoren zoals de auto-industrie, energie en gezondheidszorg.

2. Regel­ge­ving en Econo­mi­sche Stimulansen

Strikte waarborgen voor privacy en data-soeve­rei­ni­teit, zoals vastge­legd in de GDPR en de Data Gover­nance Act.

Finan­ciële prikkels voor bedrijven om data te delen, bijvoor­beeld via subsi­dies of belastingvoordelen.

• Een EU Cloud en AI Devel­op­ment Act die high-perfor­mance compu­ting (HPC) en AI-infra­struc­tuur in Europa stimuleert.

3. Sector­spe­ci­fieke AI-initiatieven

• Lance­ring van een EU Vertical AI Priori­ties Plan dat gefocuste inves­te­ringen richt op de boven­ge­noemde tien strate­gi­sche sectoren.

• Bevor­de­ring van open-source AI-modellen, zoals de Europese initi­a­tieven Mistral AI en Teuken 7B, die kunnen concur­reren met Ameri­kaanse en Chinese modellen.

4. Bevor­de­ring van Vertrouwen en Transparantie

• Creëren van trusted data inter­me­dia­ries onder de Data Gover­nance Act, die bedrijven helpen om data te delen zonder machtsmisbruik.

Gecer­ti­fi­ceerde data-markt­plaatsen, waar bedrijven gecon­tro­leerd en veilig data kunnen ruilen.

4. Europese Successen en Lessen voor de Toekomst

In verschil­lende sectoren zijn al veelbe­lo­vende data-initi­a­tieven gestart:

Aerospace‑X – Een dataspace voor de lucht­vaart­in­du­strie, gebaseerd op het succes­volle BoostAeroSpace-platform.

Manufacturing‑X – Een Duits initi­a­tief dat de gehele toele­ve­rings­keten binnen de industrie digita­li­seert en optimaliseert.

Energie-sector – Initi­a­tieven rond slimme elektri­ci­teits­net­werken en nucle­aire energie, zoals het Franse EPR2-programma.

Hoewel deze initi­a­tieven veelbe­lo­vend zijn, tonen misluk­kingen zoals Agdatahub aan dat econo­mi­sche modellen nog robuuster moeten worden. Een duurzame Europese Data Unie moet zich richten op econo­mi­sche haalbaar­heid, infra­struc­tuur­ont­wik­ke­ling en wetge­vende harmo­ni­satie.

Conclusie: de tijd om te handelen is nu

De EU staat op een beslis­send moment. Zonder een gecoör­di­neerde strategie zal Europa verder achter­op­raken in de wereld­wijde AI-compe­titie. Een Europese Data Unie is geen luxe, maar een absolute noodzaak om data-soeve­rei­ni­teit te waarborgen en econo­mi­sche groei te stimuleren.

Door inves­te­ringen in data-infra­struc­tuur, secto­rale AI-priori­teiten en een gehar­mo­ni­seerd regel­ge­vings­kader kan Europa een leidende rol spelen in de digitale toekomst. De Europese Commissie en lidstaten moeten nu de daad bij het woord voegen en een gezamen­lijke strategie implementeren.

Europa kan het zich niet veroor­loven om nog langer te wachten, stellen Otto en Tardieu. Daarom pleiten zij ervoor om de krachten te bundelen en te bouwen aan een sterke, innova­tieve en soeve­reine Europese Data Unie.

Robbert Hoeffnagel

Robbert Hoeffnagel

Editor en journalist @ Business Meets IT

0 Reactie(s)

16 weergaven

Gerelateerde berichten

Startup Juvoly neemt twee supercomputers in gebruik voor trainen eigen AI-model voor zorg

Startup Juvoly neemt twee supercomputers in gebruik voor trainen eigen AI-model voor zorg

ING: ‘Nog te weinig sectoren profiteren van AI’

ING: ‘Nog te weinig sectoren profiteren van AI’

Hoe NiFi kan helpen meer inzichten en waarde uit data te halen

Hoe NiFi kan helpen meer inzichten en waarde uit data te halen

Waarom een Project Manhattan-achtig AGI-project geen goed idee zou zijn

Waarom een Project Manhattan-achtig AGI-project geen goed idee zou zijn

0 Reactie(s)

0 reacties

Een reactie versturen

Je e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *

Reacties gesloten

De reactiemogelijkheid is verlopen. (14 dagen)

Pin It on Pinterest

Share This