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Es ist gerade einmal ein Jahrhundert her, dass der Soziologe Max Weber als erster (und man kann auch sagen: bisher als einziger) grundlegend über Bürokratie und die damit verbundenen Kosten nachgedacht und dankenswerterweise unter dem Begriff der „Organisationssoziologie“ auch so niedergeschrieben hat, dass seine Witwe sie postum veröffentlichen und für die Nachwelt erhalten konnte. Danach ist Bürokratie zunächst einmal nichts anderes als die Art und Weise, wie eine Verwaltung etwas organisiert. Der Begriff „Bürokratie“ bezieht sich für Weber also nicht auf eine Organisation im Sinne eines Verwaltungsapparates, sondern auf die Tätigkeit des Organisierens selbst.

Bürokratiekosten entstehen also beim Organisieren immer – egal, wie organisiert eine Organisation auch ist. Wie Organisationen gut organisiert organisieren können, wird in Deutschland in Prozessen, respektive in Geschäftsprozessen festgehalten und fortgesetzt optimiert. Darin sind wir Weltmeister – und dieser Kernkompetenz verdankt zum Beispiel der deutsche Mittelstand seine hohe Flexibilität  und Widerstandsfähigkeit, heute würde man sagen: Resilienz. In den USA wird dies dagegen in zwingend vorgeschriebenen „Procedures“ festgehalten, die wie eine Checkliste abgearbeitet werden müssen. Auch un- oder angelernte Menschen können deshalb schnell mitarbeiten, was aber auf Kosten der Flexibilität geht und die Störanfälligkeit erhöht.

Bürokratie im Sinne des Organisierens war für Max Weber – zitiert nach Veronika Tacke – „die formal rationalste Form der Herrschaftsausübung, weil sie in ihrer Stetigkeit, Präzision, Straffheit und Verlässlichkeit allen anderen Verwaltungsformen rein technisch überlegen ist.“ Wie sehr muss also diese rein technische Überlegenheit sich schon allein dadurch ausweiten, wenn wir das Organisieren künftig mit Hilfe von künstlicher Intelligenz optimieren. Denn eines scheint nach einem guten halben Jahr Erfahrung mit generativer KI wie beispielsweise ChatGPT klar zu sein: Im Organisieren von Prozessen und Procedures sind uns KI-Systeme über.

Schon die vergleichsweise „dummen“ Unternehmenslösungen zur Produktions-Planung und -Steuerung wie Material Requirement Planning (MRP) oder Enterprise Resource Planning (ERP) haben gezeigt, dass Menschen ab einem bestimmten Komplexitätsgrad den Überblick verlieren. SAP als größtes europäisches Softwarehaus hat damit Milliarden verdient. Denn Unternehmenssoftware ist programmierte Unternehmensberatung.

Wird man von so einem ERP-System bevormundet? Ganz klar: Ja! Das können altgediente Produktionsplaner und Arbeitsvorbereiter sofort bestätigen. Die Bevormundung wird aber nur von der Software durchgesetzt – die Regeln, nach denen sie operiert, entstammen den zuvor festgelegten Prozeduren und Procedures, sind also in der Regel menschengemacht. Sie zu ändern, ist das Geschäftsmodell von Tausenden mittelständischen Softwarehäusern und Unternehmensberatern. Auch damit kann man Milliarden verdienen.

Nicht anders wird es mit jenen KI-Systemen verlaufen, die wir in der nächsten Zukunft für das Organisieren unserer Bürokratie einsetzen. Sie werden uns vor allem bei der Informationsbeschaffung und Informationsbereitstellung unterstützen – und zwar nach Regeln, die wir selbst bestimmen und verändern. Es wäre der nächste Aufgabenbereich für Deutschlands Kernkompetenz Nummer Eins: die Prozessoptimierung.

Nach Berechnungen des Statistischen Bundesamts entstehen jährlich allein in deutschen Unternehmen Bürokratiekosten in Höhe von knapp 50 Milliarden Euro, die durch Gesetzesvorgaben, Verwaltungsvorschriften und schlichtweg schlechte Organisation entstehen. Darin nicht enthalten sind Kosten wie zum Beispiel der Einbau einer Wärmepumpe, weil ein mögliches Gesetz dies vorschreibt.

Der Großteil der Kosten entsteht vielmehr durch Informationspflichten. Sie hat „Der Spiegel“ im Jahr 2015 einmal so zusammengefasst: „Durch das Finanzministerium entstehen 3667 Informationspflichten, was einer Belastung für die Wirtschaft von knapp 17,4 Milliarden Euro entspricht. Es folgt das Ministerium für Justiz und Verbraucherschutz mit 898 Informationspflichten mit rund elf Milliarden Euro Kosten. Die Bundesregierung verursacht Kosten von etwa 4,2 Milliarden Euro, gefolgt vom Gesundheitsministerium mit 766 Informationspflichten, die Kosten von rund 3,4 Milliarden Euro auslösen. Dabei fallen vor allem Dokumentationspflichten für Ärzte und Apotheker ins Gewicht. Das Arbeitsministerium schreibt 441 Informationspflichten vor, die Kosten von knapp 1,1 Milliarden Euro verursachen.“

Was für eine Perspektive, was für ein Einsparungspotenzial würde sich also eröffnen, wenn wir diese Erfüllungspflichten einfach einem KI-System überlassen könnten, das – wie ein ERP-System – die im Unternehmen vorhandenen Daten formulargerecht und in dreifacher Ausfertigung an die richtige Behörde zur richtigen Zeit übermitteln würde. Und was für ein Potenzial ließe sich noch einmal heben, wenn neben der „Organisationsintelligenz“ in den Behörden auch künstliche Intelligenz wirken würde. Wir müssten gar nicht die Bürokratie abbauen, sondern nur deren Kosten und Zeitaufwand.

Die neue Deutschlandgeschwindigkeit, wie wir sie bei der Genehmigung der LNG-Terminals erleben durften, wäre dann nicht der neue Krisenmodus, sondern das neue Normal. KI statt Bürokratie oder doch zumindest weniger Bürokratiekosten durch künstliche Intelligenz. Die Bevormundung hätten wir dann selbst im Griff.

Vielleicht ist dank KI auch ein Ende oder zumindest eine Modifikation für ein weiteres unumstößlich erscheinendes Gesetz möglich: dem Ersten Parkinsonschen Gesetz, wonach Arbeit sich in genau dem Maße ausdehnt, wie Zeit für ihre Erledigung zur Verfügung steht. Das würde dann zwar immer noch gelten – aber das wäre dann Rechenzeit in einem weit entfernten Cloud-Rechenzentrum. Das würde dann aber wiederum unsere Energiebilanz negativ beeinflussen. Ein Teufelskreis!

Sensation im WDR2! Bundeskanzler Olaf Scholz hatte sich zu einem Besuch im Studio angesagt und erklärte launig die Streitlage in der Ampel-Regierung. Zudem las er flüssig aus Antoine de Saint-Exupérys Meisterwerk „Der kleine Prinz“ vor: „Ich sprang auf die Füße, als hätte mich der Blitz getroffen. Ich rieb mir die Augen und schaute ganz genau hin. Da entdeckte ich einen kleinen, außergewöhnlichen Mann, der mich ernst betrachtete.“ Wer Lust hat, kann das hier bis zum 8. Juni in der Mediathek nachhören: https://www1.wdr.de/nachrichten/deepfakes-100.html

Doch die eigentliche Sensation war eine ganz andere: Olaf Scholz war natürlich nicht im Studio; er wurde auch nicht aus Berlin zugeschaltet. Ein WDR-Sprecher hatte die Sätze eingelesen und durch eine KI mit Originaltönen des Kanzlers so moduliert, dass Scholz kaum noch von seinem Imitator zu unterscheiden wäre. Wer Olaf Scholz genau kennt, weiß, dass er nicht so schnell spricht wie in der Aufnahme. Und – mit Verlaub – auch nicht so spritzig-witzig formuliert. Dass man die Fälschung als solche erkennen konnte, war durchaus beabsichtigt, denn die WDR-Redaktion wollte auf die Gefahren von Künstlicher Intelligenz aufmerksam machen.

Deepfakes nennt man künstlich erzeugte Bilder, Video- oder Audio-Aufnahmen, die von echten Dokumenten kaum noch zu unterscheiden sind. Was zunächst lustig wirkte – wie die Aufnahme des Papstes in einer Rapper-Daunenjacke – könnte aber tatsächlich zu einer neuen Welle von Straftaten führen. Der berühmte Enkeltrick, bei dem ältere Leute um viel Geld geprellt werden, weil sie einem vermeintlich nahen Verwandten aus der Patsche helfen wollen, könnte künftig mit Telefonstimmen, die tatsächlich so klingen wie die Enkelin oder der Sohn, noch besser gelingen.

Solche Beispiele werden derzeit gerne herbeigerufen, um die Gefahren von Künstlicher Intelligenz aufzuzeigen. Schnell ist dann das Argument zur Hand, dass eines Tages Künstliche Intelligenz „erwachen“ und der Menschheit einen Platz in der zweiten Reihe zuweisen könnte. Allerdings: hinter den angeführten Beispielen steht nie die außer Kontrolle geratene Eigeninitiative eines KI-Systems, sondern die kriminelle Absicht eines Menschen. Man mag mir den Vergleich verzeihen, aber er ist frappierend: Niemand möchte Lastwagen verbieten, nur weil Terroristen damit bereits mehrfach in Menschenmengen gefahren sind.

Anders wäre es, wenn dieser Lastwagen ebenfalls „erwachen“ und als autonomes Fahrzeug außer Kontrolle geraten würde. Aber dieses „Erwachen“ ist derzeit absolut hypothetisch. Wenn wir also Regularien und ethische Leitplanken für KI-Systeme brauchen, dann brauchen wir sie vor allem für den Umgang mit diesen lernenden Maschinen. Was wir ihnen beibringen, welche Daten wir ihnen als Weltbild vermitteln, welche Algorithmen wir ihnen zugrunde legen – das ist es, worüber wir reden müssen. Wir müssen nicht über ein Regelwerk für KI reden, sondern über ein Regelwerk für die Menschheit.

Kriegen wir das hin? Es gibt Grund zum Pessimismus. Weder bei der friedlichen Nutzung von Kernkraft, noch bei der Beschränkung von Atomwaffen haben wir global einheitliche Regeln, denen sich alle verbunden fühlen. Nicht einmal bei der Umweltverschmutzung und dem drohenden Klimawandel gelingt es uns, gemeinsame Standards zur Senkung des CO2-Ausstoßes zu vereinbaren, geschweige denn einzuhalten. Und schon gar nicht bei der Wahrung von Menschenwürde und Menschenrechten kommen wir auf ein gemeinsames Niveau.

Dafür entwickeln wir viel Phantasie, was alles mit KI schief laufen könnte. Deepfakes sind da nur ein Beispiel. Die Unterstützung von Hackerangriffen, die Manipulation von Wahlen und Börsenkursen durch verfälschte oder behauptete Tatsachen, die Benachteiligung von Bevölkerungsgruppen durch vorurteilende Bewertungssysteme: all das kann durch Künstliche Intelligenz schneller, schlimmer und schadenbringender erdacht werden – allerdings von Menschen.

Die Informationstechnik ist ein weitgehend geschichtsvergessener Technologiesektor. An Biertischen oder bei Sektempfängen erinnert man sich schon mal gern daran, was ein Megabyte Speicherplatz gekostet haben mag, welche Produkte als Gamechanger die Welt veränderten oder welche sagenhaften Karrieren in dieser Immer-bergauf-Branche möglich waren – und welche Abstürze. Wo fängt man also an, wenn man an eine vierzig Jahre vergangene Zeit erinnern möchte? Am besten bei sich selbst.

Ich habe mein Unternehmen (die heutige GUS Group) im August 1980 gegründet – in einer Zeit, in der unser Denken von IBM, Siemens oder Nixdorf dominiert wurde, und fünf Jahre, nachdem Bill Gates die Microsoft Corp. in Albuquerque, New Mexico, gegründet hatte. In einer Zeit, als die BASF noch Großrechner nachbauen ließ, Heinz Nixdorf Kassensysteme baute und Siemens auf ein Betriebssystem setzte, das parallel zu Unix ein Nischendasein fristen sollte: Xenix. Die Lizenz für das Produkt hatten die Siemensianer für eine Million Dollar von einem kleinen Unternehmen in Unterhaching eingekauft: Microsoft Deutschland GmbH. Deren wichtigstes Produkt war – nein: nicht MS-DOS – sondern eine Tabellenkalkulation für den Apple II: Multiplan.

Sechs Mitarbeiter um den Deutschland-Statthalter Joachim Kempin bezogen am 4. Mai 1983 ihre bescheidenen Büroräume als Untermieter der Firma Zilog, die es tatsächlich als Marke heute noch gibt. Damals war sie ein Gigant, der mit dem Z80-Mikroporzessor die IT-Welt zum Leben erweckte: Sinclair ZX80, Amstrad CPC, Commodore 64, Tandy TRS-80 – alle mit dem Betriebssystem CPM-80:  das waren die von Zilog-Mikroprozessoren unterstützten Produkte, die unsere Phantasien beflügelten. Jedenfalls im Privatleben – beruflich setzte die GUS wie die Mehrzahl der Unternehmen weltweit auf IBM, Nixdorf und – zumindest im Falle der GUS – auf einen Exoten namens Cromemco. Das war unsere Entwicklungsumgebung – bis mein Technologiechef Rolf Eckertz auf den Tisch haute und rief: Wir brauchen IBM PCs mit MS-DOS!

Aber die waren teuer, sehr teuer – und alles andere als Mainstream. Nicht einmal die IBM-Berater, die sich bei uns die Klinke in die Hand gaben, nahmen dieses Produkt ernst. Dennoch: ab 1984 waren diese Personal Computer schon das meistverkaufte Computersystem in Deutschland – und natürlich auch weltweit. Time Magazine kürte den Rechner am Ende des Jahres zur „Person of the Year“. Und das, obwohl Steve Jobs noch zu Beginn des Jahres zur teuersten Superbowl-Werbezeit den IBM PC mit Big Brother verglich. Logisch – im Orwellschen Jahr 1984.

Was folgte, war der Niedergang von IBM, Nixdorf und – sorry – Siemens als Big Tech-Companies und der Aufstieg von Microsoft, das mit MS-DOS ab 1985 durchs Window kroch und dabei beinahe steckenblieb. Denn Windows 1.0 war eine Katastrophe, Windows 2.x nicht der Rede wert. Erst mit Windows 3.1 im Jahre 1992 und dem von uns allen geliebten Minesweeper begann der wahre Siegeszug. Und er wurde mit Excel, Word und Co zusätzlich unterfüttert. Microsoft – ein Unternehmen mit Lösungen für den Privatgebrauch. Kann man machen, muss man aber nicht haben. Dann kam SQL Server und Microsoft etablierte sich bei großen Unternehmen als Spezialist für den Datenschatz.

Nichts von alledem wurde in Deutschland programmiert. Microsoft war eine US-amerikanische Firma mit deutscher Vertriebsorganisation, die allerdings zwischenzeitlich zur wachstumsstärksten Auslandsorganisation des Konzerns avancierte. Bis dahin galt die alte VWL-Regel: Europa generiert zehn Prozent des US-Umsatzes, und Deutschland zehn Prozent des europäischen. Doch mit der Wiedervereinigung und dem damit verbundenen Aufholbedarf im Osten änderte sich das. Man könnte sagen, der Wiederaufbau in den fünf neuen Bundesländern gelang auch durch und mithilfe von Microsoft Deutschland. Ja: mit zwischenzeitlich 30.000 kleinen und mittelständischen Partnerunternehmen allein in Deutschland ist Microsoft Deutschland ein deutsches Ökosystem. Nichts – oder beinahe nichts – würde in den meisten Organisationen heute ohne Windows oder Office, SQL-Server oder Mail-Server funktionieren. Und ganze Karrieren basierten zur Jahrtausendwende auf Programmierkenntnissen rund um DotNet.

Doch es ist anstrengend, wenn es immer bergauf geht – und man sich keine Zeit nimmt, nach links und rechts zu schauen. Als Steve Jobs 2010 die Ära der Smartphones eröffnete, war die Dominanz von Microsoft auf den Desktops gefährdet. Denn das Wort des 21. Jahrhunderts lautet: Mobilität. Kurz zuvor hätte Microsoft bereits beinahe das World Wide Web verschlafen. Und auch die dritte große Technologiewelle – das Cloud Computing – wurde nicht unbedingt von Microsoft eingeleitet.

Doch heute sind es die Zukunftstechnologien wie Cloud Computing, Quantum Computing, Artificial Intelligenz, das Industrial Internet of Things und das Multiverse, die von Microsoft dominiert werden. Daran hat auch die Tatsache Anteil, dass Microsoft Deutschland – mehr noch als beispielsweise IBM, SAP oder Siemens – im deutschen Mittelstand verankert ist. Das wäre allerdings ohne die 30.000 Partner nicht möglich gewesen. Insofern ist Microsofts Erfolg in Deutschland auch ein Erfolg des mittelständischen IT-Pragmatismus: Erst der Return on Investment rechtfertigt das Investment.

40 Jahre nach seiner Gründung in Deutschland ist Microsoft eine gesellschaftliche Größe – auch wenn Datenschützer eine Dauerdebatte um die Vereinbarkeit eines US-Unternehmens mit den Bestimmungen der Datenschutz-Grundverordnung führen. Dass die mutmaßlich in die USA abfließenden Daten auch dazu beitragen, deutsche Behörden vor Cyber-Angriffen aus dem Kreml oder anderen Schurken-Organisationen zu schützen, sollte dabei nicht übersehen werden. Dass künstliche Intelligenz längst dazu beiträgt, Leben zu retten, sollte in der Güterabwägung schwerer wiegen als rechtliche Bedenken.

Doch am wichtigsten scheint mir dieses: Wir können die Deutschlandgeschwindigkeit nur dann auf Weltniveau beschleunigen, wenn wir uns in der digitalen Transformation, beim Antizipieren von neuen Technologien wie künstlicher Intelligenz und bei der Durchsetzung neuer Geschäftsmodelle im Sinne einer Plattform-Ökonomie etwas mehr beeilen als das in den letzten 20 Jahren der Fall war. Man kann von Microsoft auch lernen, wie verpasste Chancen wieder wettgemacht werden können.

Insofern: Herzlichen Glückwunsch zu 40 Jahren Microsoft Deutschland an die Deutschland-Chefin Dr. Marianne Janik und ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Es ist ein Glückwunsch, der auf uns selbst zurückfällt. Gut, dass es euch gibt.

Vor zwölf Jahren versammelten sich Millionen US-Amerikaner vor ihren Fernsehgeräten, um mitzuerleben, wie sich ihr Champion gegen seinen Herausforderer schlägt. Der Champion, das war ein gewisser Ken Jennings, der über mehrere Jahre hin das beliebte Fernseh-Quizz „Jeopardy“ gewonnen hatte. Der Herausforderer war eine künstliche Intelligenz namens Watson, die in den Laboratorien der IBM entstanden und mit Tausenden von Lexika und Enzyklopädien gefüttert worden war. In der Sendung war nur ein Monitor zu sehen – doch der eigentliche Watson war eine ganze Flucht an Rechnern im IBM Forschungslabor in Yorktown Heights.

Am Tag nach dem grandiosen Sieg der Maschine Watson über den Menschen Jennings waren die Zeitungen und Nachrichtensendungen voll von Ahnungen und Befürchtungen über die Zukunft. Doch der Hype verflog so schnell, wie er gekommen war. Nachdem die für das Gesundheitswesen optimierte KI „Watson Health“ in mehreren Projekten floppte, entschied sich IBM für eine Milliardenabschreibung und einen Neuanfang – unter dem Namen „Watsonx“.

Dieser Neuanfang zeichnet sich jetzt in einer soeben geschlossenen Partnerschaft mit SAP ab – auch wenn sich das Ganze noch recht schwammig anhört: „SAP-Kunden werden dadurch von neuen KI-gestützten Einblicken und Automatisierungen profitieren und in der Lage sein, Innovationen zu beschleunigen. Anwendern wird so ein effizienteres Arbeiten im gesamten SAP-Portfolio ermöglicht.“ Das sagt irgendwie alles und nichts.

Konkret soll Watsonx SAP-Kunden dabei helfen, sich in den Cloud-Angeboten der Walldorfer besser orientieren zu können. „Über SAP Start als zentralen Einstiegspunkt haben Anwender einen einheitlichen Zugriff auf die Cloud-Lösungen von SAP“, heißt es in einem offiziellen Statement. „Sie können damit Apps, die in SAP-Cloud-Lösungen und SAP S/4HANA Cloud bereitgestellt werden, suchen, aufrufen und interaktiv nutzen.“

So weit, so langweilig! In einer Omdia-Studie aus dem vergangenen Jahr ließ sich SAP noch als „Nummer Drei“ unter den Unternehmen, die „Embedded AI“ anbieten, feiern. Damals waren weder Watsonx noch Chat-GPT von OpenAI am Horizont erkennbar. Vor allem Microsoft mischt dank seines Engagements bei OpenAI die KI-Szene derzeit auf und bietet Chat-GPT als „Copilot“ in nahezu allen Cloud-Produkten an. Auch beim CRM-Spezialisten SalesForce, der als Cloud-Pionier früh auf Software as a Service gesetzt hat, tut Chat-GPT bereits seine Dienste. Grund genug für SAP, noch vor dem eigenen Kunden-Event Sapphire eine tiefergehende Kooperation mit Microsoft rund um Chat-GPT beziehungsweise den „Copiloten“ anzukündigen. Hier soll die KI zunächst in die Personalmanagement-Lösung SuccessFactors integriert werden.

Die vermeintliche Nummer Drei in Sachen KI kauft also kräftig dazu, um konkurrenzfähig zu bleiben. Das hat inzwischen traurige Tradition. Die letzte echte Innovation aus den Walldorfer Entwicklungslabors – nämlich Business by Design – konnte ihr Marktpotenzial nie ausschöpfen. Bei der Ankündigung dieser ersten lupenreinen SaaS-Lösung konnte man noch glauben, dass SAP mit Volldampf in die Cloud manövriert. Was dann kam, war ein Hin und Her zwischen OnPremises und OnDemand. Das lag nicht nur daran, dass die Kunden ihre millionenschweren Investitionen nicht in die Cloud verlagern wollten, sondern vor allem daran, dass in Walldorf überhaupt nicht die Rechenzentrums-Ressourcen zur Verfügung standen und auch heute wohl kaum stehen, um massiv anspruchsvolle Anwendungen aus der Cloud performant und zu wirtschaftlich interessanten Konditionen zu bedienen.

Da kann es nicht überraschen, dass mit IBM und Microsoft zwei Cloud-Giganten Hilfestellung für die Walldorfer leisten. Denn KI-Systeme sind große Ressourcenfresser, die sowohl bei der Datenmenge als auch bei der Energiemenge einen nach oben offenen Bedarf entwickeln. Zusammen mit Amazon und Google bilden IBM und Microsoft zumindest in der westlichen Welt die unangefochtenen Gatekeeper, die allein in der Lage zu sein scheinen, dem Daten- und Rechenhunger der KI-Transformation in den Unternehmen zu begegnen. Das führt zu einer geradezu paradoxen Machtverteilung. Denn diese Zentralisierung der IT- und KI-Infrastruktur führt ganz offensichtlich gleichzeitig zu einer Demokratisierung und Dezentralisierung der Nutzung: KI für jedermann.

Wenn schon SAP kaum in der Lage zu sein scheint, den Cloud-Bedarf seiner Kunden zu decken, wie sollten dann mittelständische Unternehmen diese Infrastruktur stemmen? Sie profitieren aber als Kunden von KI- und IT-Lösungen, die ihnen OnDemand zur Verfügung gestellt werden. Sie mieten oder abonnieren den „Brennstoff der Zukunft“, indem sie Rechenzentrums-Ressourcen für ihre Daten und Rechenpower für ihre KI-Anwendungen buchen. Also mehr Cloud für alle durch mehr Cloud von wenigen.

Und so finden wir SAP inmitten eines Cloud-Paradox, das zugleich als Perspektive dienen kann. Es wäre utopisch anzunehmen, Walldorf könnte weltweit Data-Center errichten, die die bestehende Kundenbasis aus globalen Konzernen bedienen könnten. Das geht nicht mehr ohne Microsoft oder IBM oder vielleicht noch mit der Deutschen Telekom. Aber SAP kann den deutschen Mittelstand beziehungsweise das globale Small and Medium Business bedienen. Das wäre ein Wachstumspotential, auf dem man auch Aktionärsphantasien aufbauen könnte.

Mit diesem Cloud-Paradox kann man sich abfinden. Aber dann muss man sich auch damit abfinden, dass die Infrastrukturen nicht europäisch, sondern im Idealfall US-amerikanisch sind. Das wäre dann immer noch besser als eine Abhängigkeit gegenüber China. Europäische Träume von digitaler Souveränität sind damit so oder so nicht zu verwirklichen. Dass Politiker davon immer noch träumen und reden, ist auch paradox.