Warum Europa Palantir nicht einfach ersetzen kann

Europa will unabhängiger von Palantir werden. Das ist politisch nachvollziehbar und technisch in vielen Bereichen sinnvoll. Trotzdem irritiert mich an der Debatte, wie schnell von einer „europäischen Alternative“ gesprochen wird. Als müsste man nur eine Ausschreibung formulieren, genügend Entwickler einstellen und die richtigen Technologien kombinieren.

Eine Software mit ähnlichen Funktionen lässt sich entwickeln. Eine Plattform mit vergleichbarer Erfahrung, Integrationstiefe und operativer Reife ist eine andere Größenordnung. Genau diesen Unterschied blenden wir zu oft aus.

Palantir ist nicht deshalb schwer zu ersetzen, weil dort ein einzelner Algorithmus arbeitet, den sonst niemand versteht. Der Vorsprung ist in den vergangenen zwei Jahrzehnten entstanden: durch die Zusammenarbeit mit Kunden, die widersprüchliche Daten, strikte Berechtigungen und Entscheidungen unter hohem Druck bewältigen müssen.

Palantir wurde 2003 gegründet und entwickelte seine Software zunächst für Anforderungen aus dem US-amerikanischen Sicherheits- und Nachrichtendienstumfeld. Das Unternehmen wuchs also nicht aus einer abstrakten Idee für die nächste Datenplattform. Am Anfang standen konkrete Probleme: Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenführen, Beziehungen erkennen, Zugriffe kontrollieren und Ergebnisse für Menschen nutzbar machen, die tatsächlich entscheiden müssen.

Aus solchen Anforderungen entstanden über die Jahre Gotham, Foundry und weitere Plattformkomponenten. Die zentrale Idee ist nicht, alles in einer Datenbank zu speichern. Palantir verbindet Datenquellen, Geschäftsobjekte, Beziehungen, Rechte und Aktionen zu einer für Anwender nutzbaren Struktur. In Foundry übernimmt die sogenannte Ontology eine wichtige Rolle.

Das klingt zunächst wie eine Kombination bekannter Technologien. Graphmodelle, Datenpipelines, Berechtigungsmodelle und analytische Anwendungen gibt es auch anderswo. Aber in der Praxis liegt die Schwierigkeit zwischen den Komponenten: Was bedeutet ein Datensatz fachlich? Wer darf ihn sehen? Welche Handlung darf daraus folgen? Wie erkennt man, ob eine Information veraltet ist? Was passiert, wenn eine Quelle ausfällt?

Eine gute Architektur beantwortet solche Fragen nicht nur auf Folien. Sie funktioniert im Einsatz. Und sie muss sich ändern lassen, wenn sich die Realität ändert.

Der wohl größte Vorteil Palantirs ist seine Lernkurve. Entwickler arbeiten seit Jahren nah an operativen Problemen. Palantir beschreibt diesen Ansatz als Forward Deployed Engineering: Technische Teams arbeiten direkt mit den Anwendern und übertragen wiederkehrende Anforderungen in die Plattform zurück.

Das ist nicht einfach eine andere Art von Beratung. Es verändert das Produkt. Ein Problem aus dem produktiven Einsatz führt zu einer neuen Funktion, einer anderen Datenabstraktion, einem robusteren Berechtigungskonzept oder einer besseren Betriebsarchitektur. Beim nächsten Kunden steht diese Erfahrung bereits zur Verfügung.

Mit ausreichend Budget kann man Spezialisten anwerben. Man kann Technologien lizenzieren, Open Source einsetzen oder Teile der Benutzeroberfläche nachbilden. Was man nicht kaufen kann, ist die Erfahrung aus zwanzig Jahren tatsächlicher Entscheidungen, Fehler und Korrekturen.

Das macht Palantir nicht unangreifbar. Und es heißt schon gar nicht, dass jede Palantir-Installation automatisch gut ist. Aber wer den Unterschied auf eine Funktionsliste reduziert, unterschätzt die eigentliche Arbeit.

Europa hat starke Ingenieure, gute Forschung und Unternehmen, die anspruchsvolle Systeme entwickeln. Ich halte wenig von der Behauptung, uns fehle grundsätzlich das Talent. Uns fehlt viel öfter die Umgebung, in der dieses Talent über viele Jahre am selben Problem arbeiten kann.

Gerade im Sicherheits- und Verteidigungsbereich treffen unterschiedliche nationale Beschaffungsregeln, Budgets, Zuständigkeiten und technische Bestände aufeinander. Ein System, das in einem Land eingesetzt wird, ist damit noch lange kein gemeinsamer europäischer Standard. Der Europäische Verteidigungsmarkt bleibt in zentralen Bereichen fragmentiert.

Für ein Unternehmen, das eine Plattform entwickeln möchte, bedeutet das: viele einzelne Kunden, viele Integrationsprojekte, unterschiedliche Sicherheitsvorgaben und nicht immer die Aussicht auf langfristige Nutzung. Wer von einem Pilotprojekt zum nächsten springen muss, entwickelt selten die Tiefe eines Systems, das über Jahre produktiv eingesetzt und weiterentwickelt wird.

Dazu kommt das Personal. Technische Spezialisten entstehen nicht nur in Universitäten. Sie entwickeln sich in Teams, die Verantwortung für komplexe Systeme tragen, Fehler auswerten, Releases betreuen und mit den Folgen ihrer Architekturentscheidungen leben. Europa muss solchen Teams nicht nur Geld geben, sondern langfristige Aufgaben.

Die Diskussion verengt sich manchmal auf die Frage, ob Europa eigene KI-Modelle und eigene Datenzentren braucht. Das kann aus strategischen Gründen wichtig sein. Es löst aber den Kern des Palantir-Problems nicht.

Palantir hängt nicht von einem einzigen Sprachmodell ab. Auch eine europäische Alternative braucht keine universelle Datenquelle, in der plötzlich sämtliche Informationen liegen. Es braucht technisch kontrollierten Zugang zu den relevanten Quellen, gemeinsame Bedeutungen, saubere Identitäten und Regeln dafür, welche Menschen und Systeme welche Aktionen ausführen dürfen.

Ein Sprachmodell kann bei der Analyse oder beim Umgang mit unstrukturierten Informationen helfen. Wenn Stammdaten widersprüchlich sind, Zuständigkeiten fehlen und Ergebnisse nicht in Arbeitsabläufe gelangen, bleibt es trotzdem bei einer intelligent wirkenden Oberfläche über einem ungelösten Problem.

Aus unserer Arbeit im Data & AI Engineering kennen wir diese Unterscheidung als grundlegende Architekturfrage: Nicht das Modell entscheidet allein über den Nutzen, sondern das Gesamtsystem aus Daten, Anwendung, Schnittstellen und Betrieb.

Mit ChapsVision, DataWalk oder Unternehmen aus der europäischen Verteidigungstechnologie gibt es relevante Anbieter. ChapsVision entwickelt mit Argonos Fähigkeiten für Datenintegration und Analyse. DataWalk konzentriert sich unter anderem auf graphbasierte Untersuchungen vernetzter Informationen. Helsing entwickelt KI-gestützte Systeme für Verteidigungsanwendungen.

Das sind unterschiedliche Produkte für unterschiedliche Aufgaben. Sie in einer Liste als „Palantir-Alternativen“ zusammenzufassen, sagt noch wenig über ihre tatsächliche Austauschbarkeit aus.

Die bessere Frage lautet: Welches Problem soll ersetzt werden? Ermittlungsanalysen? Datenplattformen für Industrieunternehmen? Operative Anwendungen im Sicherheitsbereich? Wie werden Berechtigungen, Deployment, Ausfallsicherheit und Integration umgesetzt? Welche Funktionen laufen bereits produktiv und welche sind bisher Demonstrationen?

Es kann sein, dass ein europäisches Produkt für einen bestimmten Anwendungsfall besser passt als Palantir. Es kann ebenso sein, dass eine Ablösung deutlich aufwendiger wird als zunächst angenommen. Beides muss eine ehrliche technische Bewertung zulassen.

Wenn wir wirklich eine Alternative entwickeln wollen, würde ich nicht mit dem Auftrag beginnen, „ein europäisches Palantir“ zu schaffen. Ich würde eine konkrete, schwierige Aufgabe auswählen, die bisher nicht zufriedenstellend gelöst ist – etwa den sicheren Austausch bestimmter Informationen zwischen europäischen Institutionen bei gleichzeitig klarer Datenhoheit und nachvollziehbaren Zugriffsrechten.

Darauf sollten sich Kunden, Fachanwender und Entwickler über Jahre verpflichten. Nicht nur für einen Proof of Concept, sondern für ein System, das eingesetzt, geprüft, betrieben und weiterentwickelt wird. Erst aus wiederkehrenden Anforderungen ergeben sich gemeinsame Komponenten. Und erst aus diesen Komponenten kann eine Plattform wachsen.

Auch die rechtlichen Rahmenbedingungen müssen Teil der Architektur sein. In Europa gehört dazu die Kontrolle staatlicher Datenverarbeitung. Das Bundesverfassungsgericht hat 2023 bei automatisierter polizeilicher Datenanalyse deutlich gemacht, dass technische Möglichkeiten und rechtlich zulässige Eingriffe nicht dasselbe sind.

Das ist aufwendiger als eine umfassende Plattform auf einer Konferenz anzukündigen. Es ist aber der einzige Weg, den ich für langfristig glaubwürdig halte.

Bei großen Softwareentscheidungen gilt dieselbe Logik im kleineren Maßstab. Erst Anforderungen, tatsächliche Einschränkungen und Betrieb verstehen; dann über Produkte und Eigenentwicklung entscheiden. Genau darum geht es auch bei Consulting & Diagnostics.

Ich glaube, Europa kann technologisch sehr viel mehr, als wir uns selbst häufig zutrauen. Aber ich glaube nicht, dass wir uns einen Vorsprung von zwanzig Jahren durch eine neue Organisation, ein großes Budget und eine kopierte Feature-Liste erkaufen können.

Palantir entstand aus realen Problemen. Die Plattform wurde mit diesen Problemen komplexer, robuster und breiter. Wenn Europa eine ernsthafte Alternative will, muss es eigene Probleme ebenso konsequent lösen – und die Geduld aufbringen, aus diesen Lösungen dauerhafte technische Fähigkeiten zu entwickeln.

Vielleicht steht am Ende ein großer europäischer Plattformanbieter. Vielleicht sind es mehrere spezialisierte Systeme mit offenen Schnittstellen. Entscheidend ist nicht, ob das Ergebnis aussieht wie Palantir.

Entscheidend ist, ob es im Einsatz funktioniert – und ob Europa die Technologie und die Kompetenz behält, es selbst weiterzuentwickeln.

Palantir Technologies, Investor Relations und Geschäftsberichte. Zur Architektur: Palantir Developer Documentation.

Europäische Kommission, European Defence Industrial Strategy.

Bundesverfassungsgericht, Pressemitteilung zur automatisierten Datenanalyse vom Februar 2023.

Produktinformationen und jeweilige Einsatzschwerpunkte: ChapsVision, DataWalk und Helsing.

Dieser Beitrag ist eine persönliche technische und strategische Einschätzung von Aleksandar Basara, keine vergleichende Zertifizierung oder vollständige Leistungsbewertung der genannten Anbieter. Stand: 4. November 2026.