“Je eigen AI-assistent” is niet echt van jou

Copilot, ChatGPT, Gemini…
Ze worden gepresenteerd als jouw slimme assistenten. En eerlijk is eerlijk: ze zijn krachtig, snel en toegankelijk. Je kunt er razendsnel content mee genereren, processen mee ondersteunen of klantvragen laten beantwoorden.

Maar wat veel mensen zich niet realiseren: alles wat je erin stopt — van klantdata tot interne processen — draait meestal op servers buiten Europa. Vaak op Amerikaanse infrastructuur, onder voorwaarden die haaks staan op de Europese AVG.

Waar draait jouw AI eigenlijk?

De meeste commerciële AI-modellen werken als SaaS-diensten: je typt iets in, en ergens op een server — meestal in de VS — wordt dat verwerkt.

• ChatGPT: gebouwd door OpenAI, draait standaard in Amerikaanse datacenters. Je input kan worden gebruikt voor modeltraining, tenzij je een betaalde versie hebt en dat expliciet uitschakelt.
• Gemini (Google): draait binnen het Google-ecosysteem. Goed geïntegreerd met Gmail en Google Docs, maar ook hier is transparantie over datagebruik beperkt.
• Microsoft Copilot: biedt iets meer AVG-compliance, mits je gebruikmaakt van Copilot for Microsoft 365 met E3/E5-licenties. In dat geval blijft data mogelijk binnen Europese datagebieden, maar je zit wel vast aan het volledige Microsoft-ecosysteem.

Voor wie gewoon even "een eigen GPT maakt", is er meestal geen enkele garantie waar je data terechtkomt. Of wat ermee gebeurt.

Wat zegt de AVG hierover?

De Algemene Verordening Gegevensbescherming stelt duidelijke eisen aan gegevensverwerking:

• Je moet weten waar data wordt opgeslagen.
• Je moet onderbouwd kunnen uitleggen wat er met de data gebeurt.
• Je mag data niet zomaar delen met derden buiten de EU, tenzij er aanvullende waarborgen zijn.

Het gebruik van een Amerikaanse AI-assistent, zonder aanvullende afspraken of maatregelen, is voor veel organisaties dan ook een risico. Zeker in sectoren als onderwijs, zorg, overheid of finance.

Maar het werkt toch zo lekker?

Zeker. En dat is precies het punt: veel AI-tools zijn zó gebruiksvriendelijk en indrukwekkend, dat je bijna vergeet dat er iets op het spel staat. Je draait een paar keer een tekstje, uploadt een document, geeft instructies over interne processen — en intussen groeit het ‘kennisprofiel’ dat je opbouwt ergens in een black box van een techgigant.

Dat is misschien niet meteen een probleem.
Tot het er wél een wordt.

Bijvoorbeeld wanneer een medewerker vertrouwelijke klantdata in ChatGPT zet, of wanneer concurrentiegevoelige informatie in Gemini wordt ingevoerd en je eigenlijk niet weet wie daar toegang toe heeft — of wanneer je het moet verwijderen.

Wat kun je dan wél doen?

Het alternatief is niet “geen AI gebruiken”.
Het alternatief is bewuster kiezen hoe je AI gebruikt.

➤ Drie opties die meer grip geven:

1. Gebruik selfhosted open source modellen zoals Mistral of GPT4All. Deze kun je lokaal draaien, zonder dat data je omgeving verlaat.
2. Maak gebruik van AI-koppelingen binnen je eigen infrastructuur, bijvoorbeeld via open source RPA of private LLM’s.
3. Werk met consultants of ontwikkelaars die deze tools snappen, en ze kunnen inrichten op jouw voorwaarden — niet die van een derde partij.

Geen toverhoed, wel gereedschap

Ik zie AI niet als magie.
Ik zie het als een gereedschapskist. En dan wil ik ook weten waar die kist staat, wie de sleutel heeft en wat erin zit.

De grote platformen bieden gemak, maar vaak tegen een prijs: afhankelijkheid, gebrek aan transparantie, en verlies van controle over je eigen data en processen.

Er is een andere route.
Die is misschien minder plug-and-play, maar biedt wel échte autonomie.

Meer controle, minder afhankelijkheid.
Tenslotte is jouw data van jou.

Wil je hier eens rustig over sparren?
Of gewoon weten wat er wél mogelijk is met AI zonder je data uit handen te geven?
Stuur me gerust een bericht — ik denk graag met je mee, vrijblijvend.