Het Dilemma: Europese vs. Internationale A.I. modellen

Elke dag gebruiken bedrijven, organisaties en professionals A.I. tools. Van chatbots tot automatische transcripties via Teams of FireFlies en contentgeneratie met Sora of Gemini: alles lijkt sneller, slimmer en goedkoper. Maar achter deze slimme features schuilt een belangrijk dilemma: Europese modellen of internationale giganten zoals GPT, Gemini en Claude?

Internationale modellen: snelheid, accuraat en schaalbaar

Internationale modellen worden ontwikkeld door bedrijven met miljardenbudgetten. Denk aan OpenAI, Google, Anthropic en Ali Baba. Ze hebben enorme datasets, krachtige servers en miljoenen gebruikers. Ze worden ontworpen met prestatie als uitgangspunt, dat maakt ze bijzonder goed in:

• Snel antwoorden genereren

• Complexe teksten begrijpen

• Meerdere talen ondersteunen

Het nadeel? Je data kan buiten de EU worden verwerkt. Hoewel providers beloven dat het veilig is, blijft het juridisch gezien lastig: Europese privacyregels (AVG) gelden niet automatisch op Amerikaanse servers. Hoewel het tegenwoordig goed mogelijk is om op Europese servers data op te slaan.

Europese modellen: veiligheid en compliance

Europees ontwikkelde A.I. modellen hebben een andere focus en een veel kleiner budget. Ze worden ontworpen met privacy als uitgangspunt. Dat betekent vaak:

• Data blijft binnen Europese servers

• Logging is beperkt en transparant

• Data wordt niet automatisch gebruikt om modellen verder te trainen

• Compliance met AVG/GDPR is standaard

Het nadeel? Europese modellen hebben meestal kleinere datasets en minder schaalkracht. Dat kan betekenen: lagere snelheid, minder vloeiende taalverwerking of minder "slimme" antwoorden. 

Conclusie 

Bedrijven moeten een keuze maken tussen Europese en internationale A.I. modellen. Internationale modellen bieden snelheid, accuraatheid en schaalbaarheid, maar verwerken data vaak buiten de EU, wat privacy‑risico's met zich meebrengt. Europese modellen leggen de nadruk op veiligheid en AVG‑compliance, maar hebben doorgaans kleinere datasets en minder kracht. Belangrijk is dat bedrijven inventariseren welke data A.I. verwerkt, bepalen wat zwaarder weegt privacy of performance  en eventueel hybride oplossingen overwegen om het beste van beide werelden te benutten.

Lees verder over deel 2 Benchmarking en Investeringen: Prestaties vs. Compliance