MOAF-DiT
29/07/2025
OpenAI lanceert GPT-5 en GPT-oss
08/08/2025
Lokale AI: de slimme en veilige toekomst van kunstmatige intelligentie.
Wat is lokale AI?
Lokale AI betekent dat een AI-model draait op je eigen infrastructuur: jouw servers, jouw netwerk, achter jouw firewall. Het volledige proces (van vraag tot antwoord) vindt plaats binnen de muren van je eigen organisatie. Er gaat geen data naar externe servers, en er is geen verbinding nodig met een cloudprovider om het systeem te laten werken.
Dat klinkt misschien technisch, maar het principe is eenvoudig. Vergelijk het met het verschil tussen een gedeelde auto (cloud) en je eigen bedrijfsauto (lokaal). Met een gedeelde auto ben je flexibel, maar je hebt minder controle over wie er verder nog inzit. Met je eigen auto weet je precies wat er gebeurt.
Voor organisaties die werken met gevoelige productiedata, klantgegevens of vertrouwelijke processen is dat onderscheid vaak doorslaggevend.
Waarom kiezen organisaties voor lokale AI?
De meeste AI-toepassingen die je kent (ChatGPT, Copilot, Gemini) draaien in de cloud. Jouw vragen en documenten gaan naar externe servers, worden verwerkt, en het antwoord komt terug. Voor veel toepassingen is dat prima. Maar zodra je werkt met gevoelige informatie , zoals engineeringstekeningen, productieprocessen, personeelsdossiers of klantcontracten, wordt die uitwisseling een risico.
De echte waarde van AI voor jouw organisatie zit namelijk niet in wat het model al weet, maar in wat jij al weet. Interne documenten, procesdocumentatie, historische sensordata, klantinteracties: dát is de unieke kennis die AI pas echt krachtig maakt. Lokale AI geeft je de mogelijkheid om díe kennis in te zetten, zonder hem uit handen te geven. Geen risico op datalekken, geen compliance-problemen, en geen afhankelijkheid van externe diensten.
Hoe werkt lokale AI in de praktijk?
Een lokale AI-setup vraagt om een aantal bouwstenen. Je hebt een AI-model nodig dat op je eigen hardware kan draaien, een manier om medewerkers toegang te geven, en eventueel een koppeling met je eigen documentatie of systemen.
Dankzij de opkomst van open-source modellen is de drempel hiervoor aanzienlijk gedaald. Tools als Open WebUI bieden medewerkers een gebruiksvriendelijke interface die sterk lijkt op ChatGPT, maar dan volledig lokaal, gevoed door jouw eigen data. LiteLLM maakt het mogelijk om meerdere open-source modellen te combineren via één interface, zodat je altijd het juiste model kiest voor de taak, zonder te wisselen van infrastructuur.
Een concreet voorbeeld: een productiebedrijf wil dat operators snel technische handleidingen kunnen doorzoeken tijdens een storing. Met een lokale AI-assistent kunnen ze in gewone taal vragen stellen: "wat is de kalibratieprocedure voor lijn 3?", en krijgen ze direct een antwoord op basis van de interne documentatie. Geen zoekgedrag door honderden PDF's, geen data die het pand verlaat.
Wat levert lokale AI op?
De voordelen zijn direct merkbaar, maar ze werken op meerdere niveaus. Op het vlak van veiligheid en compliance is het voordeel helder: alle informatie blijft binnen je eigen netwerk. Dat is niet alleen fijn voor het gevoel, maar ook juridisch relevant, zeker voor organisaties die werken onder strenge regelgeving zoals de AVG of sectorspecifieke normen. Lees ook onze blog over de AI Act voor meer achtergrond over welke verplichtingen er voor jouw organisatie gelden.
Operationeel zorgt een lokale AI-assistent voor directe beschikbaarheid van interne kennis. Onboarding van nieuwe medewerkers, documentatie, klantvragen, technische ondersteuning: een goed ingerichte lokale assistent kan hier op al deze punten bij ondersteunen. De informatie is actueel, consistent en niet afhankelijk van wie er toevallig aanwezig is.
Wil je bovendien kunnen uitleggen waarom een AI-systeem tot een bepaalde conclusie komt, bijv. voor audits, voor medewerkers, of voor toezichthouders, dan helpt het dat je zelf de touwtjes in handen hebt. Lees onze blog over Explainable AI voor meer achtergrond over hoe je AI-beslissingen transparant en controleerbaar maakt.
Daarnaast geef je jezelf volledige controle over de modellen die je inzet. Je bent niet afhankelijk van externe aanbieders, prijswijzigingen of serviceonderbrekingen. Jij bepaalt wanneer er updates komen en welke modellen worden ingezet.
Wanneer is lokale AI niet de beste keuze?
Lokale AI is niet altijd de slimste optie. Er zijn situaties waarbij de investering niet opweegt tegen de voordelen.
- Als je organisatie nauwelijks werkt met gevoelige of organisatiespecifieke informatie, is een cloud-gebaseerde oplossing vaak eenvoudiger en goedkoper om op te zetten. De meerwaarde van lokaal draaien zit specifiek in de bescherming van unieke, interne kennis, als die kennis er niet of nauwelijks is, valt het voornaamste argument weg.
- Lokale AI vraagt ook om infrastructuur. Je hebt hardware nodig die krachtig genoeg is om het model te draaien, en iemand die de setup beheert. Voor kleine organisaties zonder eigen IT-capaciteit kan dat een drempel zijn die meer moeite kost dan het oplevert.
- Tot slot: als je werkt met taken die baat hebben bij de meest actuele informatie uit de buitenwereld (nieuwsupdates, marktdata, wetgeving) dan heeft een cloudmodel in de meeste gevallen een voordeel, omdat die altijd up-to-date zijn. Een lokaal model kent alleen wat je het zelf hebt meegegeven.
Wat is het verschil tussen lokale AI en fine-tuning?
Dit is een vraag die we regelmatig krijgen. Fine-tuning betekent dat je een bestaand AI-model nóg eens traint op jouw specifieke data. Het model leert zo meer over jouw domein en taal. Dat klinkt ideaal, maar het heeft nadelen: het is technisch intensief, relatief duur en zodra jouw interne informatie verandert, is het model alweer verouderd. Fine-tuning is zinvol als je een model wilt dat diep gespecialiseerd is in een specifiek domein, maar voor de meeste organisaties is dat geen noodzaak.
Lokale AI in combinatie met RAG (Retrieval-Augmented Generation) biedt in de meeste gevallen meer flexibiliteit. De kennisbase bestaat buiten het model en kan op elk moment worden bijgewerkt. Voeg een nieuw intern document toe, en het systeem gebruikt het direct. Geen hertraining vereist. Wil je meer weten over hoe RAG werkt en waarom het AI betrouwbaarder maakt? We schreven er een aparte blog over.
Conclusie
Lokale AI is geen hype en geen vervanging van cloud-AI, het is een aanvulling voor organisaties die serieus omgaan met hun data. De kracht zit in de combinatie: jouw unieke, interne kennis, ontsloten via een AI-assistent die volledig onder jouw beheer staat.
Voor maakindustrie, logistiek en overheden, sectoren waar processen gevoelig zijn, data waardevol is en compliance een rol speelt, biedt lokale AI een manier om de voordelen van AI te benutten zonder in te leveren op controle. Het is geen kant-en-klare oplossing, maar een strategische keuze die begint met een goede afweging van wat jouw organisatie nodig heeft.
Benieuwd of lokale AI bij jouw situatie past? We praten er graag eens rustig over. Bij ons op de High Tech Campus in Eindhoven staat de koffie altijd klaar.
Altijd als eerste het nieuws van Univia ontvangen?
Volg ons op social media, en houd onze blog pagina in de gaten voor de laatste updates! Of schrijf je nu in voor onze nieuwsbrief!
