In een korte tijd is Artificial Intelligence (AI) uitgegroeid van experimentele technologie tot een onmisbaar onderdeel binnen veel organisaties. Het wordt gebruikt voor het versnellen en efficiënter maken van administratieve processen, de analyse van grote hoeveelheden data, en het verbeteren van de dienstverlening aan burgers, patiënten, en klanten. Nu AI zich steeds dieper in onze kernprocessen wortelt, is er één vraag die we steeds vaker terug zien komen: hoe zet je AI in zonder de controle over je data, compliance en IT-omgeving te verliezen?

Vaak starten organisaties met de bekendere publieke AI-diensten, zoals ChatGPT, Microsoft Azure OpenAI of Google Gemini. Deze oplossingen zijn krachtig en makkelijk te gebruiken, maar op het gebied van privacy, wet- en regelgeving en kostenbeheersing laten ze vaak nog te wensen over. Private AI biedt hiervoor het alternatief. Private AI geeft je dezelfde AI-functionaliteit, maar wel volledig onder de eigen regie, geïntegreerd jouw bestaande IT-omgeving en compliant met de meest recente wet- en regelgeving.

In dit artikel duiken we in op de zes belangrijkste verschillen tussen public en private AI die bepalend zijn voor jouw strategische keuzes.

1. Data-eigenaarschap en privacy

Public AI: Data wordt vaak verwerkt in datacenters buiten Nederland of zelfs buiten de Europese Unie. Zelfs als leveranciers beloven geen data te gebruiken voor modeltraining, blijft het risico bestaan dat gevoelige informatie wordt opgeslagen of verwerkt in jurisdicties met andere wet- en regelgeving, zoals de Amerikaanse CLOUD-Act.

Private AI: Alle data blijft fysiek en juridisch onder jouw controle. Bij oplossingen zoals Fuse AI wordt data uitsluitend verwerkt in Nederlandse datacenters, volledig gescheiden van andere klanten. Dat betekent dat patiënt- en persoonsgegevens of vertrouwelijke bedrijfsinformatie nooit buiten je eigen beveiligde omgeving terecht kan komen.

Waarom dit belangrijk is: In sectoren als de gezondheidszorg en overheid kan het verlies van datasoevereiniteit leiden tot imagoschade, juridische problemen en een verlies van vertrouwen.

2. Wet- en regelgeving

Public AI: Publieke AI-diensten voldoen in de basis vaak aan de eisen van de AVG/GDPR, maar kunnen wel nog in strijd zijn met sectorspecifieke eisen. Bovendien valt data die buiten de EU wordt verwerkt onder buitenlandse wetgeving, wat compliance in de weg staat.

Private AI: Private AI wordt meteen ingericht om te voldoen aan Nederlandse en Europese privacyregels en aanvullende richtlijnen zoals NEN7510 (zorg) of BIO (overheid). In combinatie met een soevereine cloud is het eenvoudiger om aan te tonen dat je voldoet aan de NIS2-richtlijn, die strengere eisen stelt aan beveiliging en risicobeheer.

Waarom dit belangrijk is: De EU AI Act en NIS2 maken compliance niet langer optioneel, maar verplicht. Als je nu nog in publieke omgevingen werkt zonder zelf de regie in handen te hebben, loop je straks achter de feiten aan.

3. Modelkeuze en maatwerk

Public AI: Je bent eigenlijk altijd beperkt tot de modellen die de leverancier gebruikt en aanbiedt. Maatwerk is bijna niet mogelijk en overstappen naar een ander model of infrastructuur wordt bemoeilijkt door vendor lock-in.

Private AI: Je kunt veelal zelf bepalen welk Large Language Model (LLM) je gebruikt, van open-source modellen zoals Llama 2 en Mistral tot eigen getrainde modellen. Daarnaast kan alles specifiek ingericht worden op voor jou relevante use cases en is het doorgaans mogelijk om eigen bronnen en data te gebruiken als aanvulling op het LLM. Hierdoor sluit de oplossing beter aan op specifieke processen, data en kwaliteitsnormen.

Waarom dit belangrijk is: Een gemeente kan bijvoorbeeld een model trainen op lokale beleidsdocumenten om burgervragen efficiënter en sneller te beantwoorden, terwijl een zorginstelling AI kan afstemmen op medische terminologie voor de juiste verslaglegging.

4. Kostenstructuur en voorspelbaarheid

Public AI: Vaak gebaseerd op variabele kosten per API-call of token. Dit kan de voorspelbaarheid voor kosten in de weg staan, zeker bij groeiend gebruik van de oplossing.

Private AI: Je werkt met vaste, vooraf afgesproken kosten, zonder dat gebruikspieken de factuur doen exploderen. Opschalen kan gecontroleerd plaatsvinden, met inzicht in budget en capaciteit.

Waarom dit belangrijk is: In publieke modellen kan een succesvolle interne uitrol onverwachts duurder uitpakken dan gepland, wat innovatie juist weer belemmert.

5. Integratie en ketencontrole

Public AI: Je bent vaak afhankelijk van externe API’s en de roadmap van de leverancier als je de oplossing wilt integreren met bestaande systemen. Daarnaast heb je weinig grip op updates, wijzigingen of uitfaseringen.

Private AI: De oplossing wordt geïntegreerd binnen je eigen infrastructuur, met koppelingen naar bestaande databases, DMS-omgevingen en processen. Je kunt zelf bepalen hoe AI wordt ingezet en kunt zonder externe afhankelijkheden processen optimaliseren.

Waarom dit belangrijk is: AI wordt niet meer een losstaand experiment, maar een vast en geïntegreerd onderdeel van de kernprocessen van jouw organisatie.

6. Transparantie en bronvermelding

Public AI: De ‘black box’ van veel publieke AI-modellen maakt het lastig om te achterhalen welke bronnen er zijn gebruikt – en dus lastig te achterhalen of de gegenereerde output betrouwbaar is.

Private AI: Levert antwoorden met duidelijke bronvermelding. Zo weet je precies op welke gegevens een conclusie gebaseerd is. Dit is essentieel voor de onderbouwing en verantwoording.

Waarom dit belangrijk is: In sectoren die zware eisen stellen aan verantwoording is dit het verschil tussen een ‘leuk idee’ en een praktisch inzetbare oplossing.

De strategische keuze

De vraag is inmiddels niet meer of AI relevant is voor organisaties, maar hoe het ingezet kan worden op een veilige manier die compliant en toekomstbestendig is. Public AI is ideaal om te experimenteren met laagdrempelige toepassingen, maar organisaties die AI willen integreren in hun kernprocessen kunnen niet om Private AI heen.

Met een oplossing als Fuse AI profiteer je van alle voordelen van generatieve AI, zonder in te leveren op regie op data, compliance en kostenbeheersing.

Benieuwd hoe Fuse AI er in de praktijk uitziet?

In onze Fuse AI inspiratiegids lees je hoe de oplossing werkt en  vind je concrete use cases per sector. Ontdek hoe je veilig en compliant kunt innoveren met de kracht van AI.