Generatieve AI (GenAI) is in korte tijd uitgegroeid tot een onmisbaar hulpmiddel voor bedrijven. Tools zoals ChatGPT worden dagelijks gebruikt voor het schrijven van teksten, het analyseren van informatie en het bedenken van nieuwe ideeën. Toch ontstaat er steeds vaker twijfel of deze publieke oplossingen wel geschikt zijn voor organisaties die werken met gevoelige gegevens.

De vraag die veel bedrijven zichzelf stellen is: kies ik voor een toegankelijke publieke tool zoals ChatGPT of bouw ik een interne Large Language Model (LLM) die ik volledig zelf host? In dit artikel leggen we uit wat de verschillen zijn en waarom data privacy vaak de doorslaggevende factor is.

Wat is ChatGPT precies

ChatGPT, wie kent hem niet? ChatGPT is een generiek taalmodel dat door OpenAI wordt aangeboden. Het is getraind op enorme hoeveelheden publieke data en is daardoor breed inzetbaar. Veel gebruikers zien ChatGPT als een handige assistent die kan helpen met samenvatten, schrijven, vertalen of brainstormen.

Voordelen van ChatGPT:

• Direct toegankelijk zonder opstartkosten of technische implementatie

• Veelzijdig inzetbaar voor creatieve en niet-gevoelige taken

• Lage drempel voor experimenteren met AI in de praktijk

Nadelen van ChatGPT:

• Informatie wordt verwerkt via externe servers buiten jouw controle

• Onzekerheid over waar data wordt opgeslagen en hoe deze wordt gebruikt

• Beperkte mogelijkheden om bedrijfsdata veilig te integreren

• Beperkt maatwerk: ChatGPT kent jouw processen en terminologie niet
  
  

Wat is een interne LLM

Een interne LLM is een taalmodel dat je volledig binnen de eigen omgeving draait. Dat kan op interne servers of in een private cloudomgeving zijn. Het model wordt specifiek ingericht op basis van jouw bedrijfsdata, zoals interne documentatie, klantinformatie en productdetails.

Voordelen van een interne LLM:

• Volledige controle over data omdat alles binnen de organisatie blijft

• Voldoet eenvoudiger aan regelgeving zoals de AVG

• Mogelijkheid om bedrijfsdata te gebruiken zonder risico op lekken

• Model begrijpt de specifieke context, tone of voice en processen van jouw organisatie

• Eenvoudige integratie met bestaande systemen zoals CRM, ERP of ticketingtools

• Schaalvoordelen wanneer AI op meerdere afdelingen wordt ingezet

Nadelen van een interne LLM:

• Hogere initiële investering dan bij publieke tools

• Technische kennis of een externe partner nodig voor implementatie en beheer

• Afhankelijk van een goede strategie om het model relevant en actueel te houden
  
  

Data privacy als belangrijkste criterium

Het grootste verschil tussen ChatGPT en een interne LLM zit in de omgang met data. Wanneer je ChatGPT gebruikt, weet je niet precies waar de ingevoerde informatie terechtkomt. Voor gevoelige gegevens uit HR, juridische afdelingen of klantendossiers vormt dit een groot risico.

Met een interne LLM heb je volledige controle. Je kunt het model zo inrichten dat alle data binnen de organisatie blijft en dat de opslaglocatie bekend en veilig is. Hierdoor wordt het veel eenvoudiger om te voldoen aan de AVG en sector-specifieke regelgeving. Bovendien voorkom je dat vertrouwelijke gegevens onbedoeld worden gebruikt voor verdere training van een extern model.

Voor organisaties in de zorg, de overheid en de financiële sector is dit niet alleen wenselijk, maar vaak zelfs noodzakelijk.

Voorbeeld: juridische documenten en cliëntgegevens

Stel dat een advocatenkantoor regelmatig complexe contracten en processtukken opstelt. In ChatGPT kun je nooit zomaar vertrouwelijke cliëntgegevens of interne juridische strategieën invoeren, omdat die informatie buiten je organisatie terechtkomt. Met een interne LLM kan dat wel. Het model draait volledig binnen de eigen veilige omgeving en kan worden gevoed met jurisprudentie, standaardclausules en interne formats.

Het resultaat is een automatisch gegenereerd conceptdocument dat voldoet aan de juridische richtlijnen van het kantoor en aansluit bij de specifieke situatie van de cliënt. Dit bespaart kostbare tijd, verhoogt de consistentie en maakt het proces schaalbaar, zonder concessies te doen aan privacy of vertrouwelijkheid.

Wanneer kies je voor ChatGPT

• Wanneer je vooral wilt experimenteren met AI op kleine schaal

• Wanneer je werkt met data die niet gevoelig of vertrouwelijk is

• Wanneer je een lage instap zoekt en direct resultaat wilt zien

Wanneer kies je voor een interne LLM

• Wanneer data privacy en compliance een harde eis zijn

• Wanneer je AI wilt inzetten voor processen die draaien op klant- of bedrijfsgevoelige informatie

• Wanneer je maatwerk nodig hebt dat volledig aansluit op interne processen

• Wanneer AI niet alleen een experiment is maar een structureel onderdeel van de bedrijfsvoering moet worden
  
  

Conclusie

ChatGPT is een waardevolle tool voor creatieve en algemene toepassingen, maar kent beperkingen zodra het gaat om privacy en maatwerk. Een interne LLM biedt juist dat wat veel organisaties nodig hebben: controle, veiligheid en de mogelijkheid om AI naadloos in te zetten binnen de eigen processen.

Door het model zelf te hosten houd je niet alleen de regie over data, maar zet je AI ook in als strategisch instrument dat de hele organisatie versterkt. Voor bedrijven die serieus werk willen maken van AI en die willen voldoen aan de hoogste standaarden van dataveiligheid, is een interne LLM vaak de meest verstandige keuze.

Benieuwd hoe een interne LLM binnen jouw organisatie kan worden ingericht? NoordAI helpt bedrijven bij het ontwikkelen, hosten en optimaliseren van veilige AI-oplossingen die klaar zijn voor de toekomst.

www.noordai.nl
info@noord50.nl