---
title: "Een private LLM versus ChatGPT: het verschil voor uw data"
canonical: "https://www.sentin.nl/blog/private-llm-versus-chatgpt/"
pubDate: "2026-04-22T00:00:00.000Z"
author: Sentin
description: "Publieke AI-tools zoals ChatGPT zijn handig, maar wat gebeurt er met uw data? Waarom een private LLM het veilige zakelijke alternatief is, en hoe u begint."
tags: [Private LLM, Datacontrole, Platform]
---

Publieke AI-tools hebben laten zien hoeveel tijd AI kan besparen. Tegelijk roepen ze een belangrijke vraag op: wat gebeurt er met de informatie die uw medewerkers erin typen? Voor organisaties die met gevoelige gegevens werken is dat geen detail.

## Wat een publieke AI-tool met uw data doet

Bij een publieke tool zoals ChatGPT verlaat uw invoer de organisatie. De gegevens gaan naar externe servers, vaak buiten Europa. Afhankelijk van de instellingen en het abonnement kan die data worden bewaard of gebruikt om modellen te verbeteren.

Voor algemene vragen is dat geen probleem. Voor een klantcontract, een budget of persoonsgegevens wel. U heeft geen controle meer over waar die informatie blijft.

## Wat een private LLM anders doet

Een [private LLM](/platform/) is een taalmodel dat draait in uw eigen, afgeschermde omgeving. De belangrijkste verschillen:

- **Uw data blijft van u.** Gegevens blijven binnen uw eigen, afgeschermde omgeving in de EU en worden nooit gebruikt om modellen te trainen.
- **Data binnen Europa.** De infrastructuur staat binnen Europese grenzen, onder Europese wetgeving.
- **Rolgebaseerde toegang.** U bepaalt per rol en team wie welke modellen en data mag gebruiken.
- **Volledige logging.** Elke interactie wordt vastgelegd, zodat u aantoonbaar in controle bent.

Voor de gebruiker voelt het vertrouwd: een chatinterface die net zo eenvoudig werkt als een publieke tool. Het verschil zit onder de motorkap.

## Het is geen of-of

Een private omgeving sluit publieke tools niet uit. Voor sommige taken is een publiek model prima, zolang er geen gevoelige data bij betrokken is. Het punt is dat u de keuze maakt, en niet de individuele medewerker in het moment.

Een goede opzet combineert beide: een private LLM voor gevoelig werk, gecontroleerde toegang tot publieke tools waar dat nuttig is, en overzicht over het geheel.

## De eerste stap

De overstap hoeft niet groot te zijn. U kunt klein beginnen en een [eigen, private omgeving](/platform/) eerst in de praktijk testen, voordat u breder uitrolt.

Wilt u eerst weten hoe uw organisatie er nu voor staat? Doe de gratis [EU AI Act-check](/ai-act-check/). Benieuwd wat dit voor uw organisatie betekent? [Plan een demo](/contact/).