Waarom wij weigeren je data naar OpenAI te sturen

Waarom data-soevereiniteit nu een bestuursbeslissing is

Je tekst raakt precies de kern van het strategische dilemma rond AI-adoptie: het gaat niet om features, maar om macht over data, risico en compliance. Hieronder een compacte herformulering en aanscherping die je zo richting bestuur, CIO of CISO kunt gebruiken.

1. AI-leveranciers hebben één businessmodel: jouw data

Microsoft, Google, OpenAI en co. hebben allemaal hetzelfde onderliggende model: schaal, usage en data. Hoe meer jij hun tools gebruikt, hoe meer zij leren over:

• je processen
• je informatiehuishouding
• je medewerkers en klanten

Zelfs als ze beloven niet op jouw ruwe data te trainen, blijft de metadata goud waard: welke vragen worden gesteld, welke systemen worden geraadpleegd, waar de knelpunten in je organisatie zitten.

Dat is informatie die je nooit met een directe concurrent zou delen, maar nu wel structureel deelt met een paar Amerikaanse techbedrijven.

2. Vertrouwen is geen strategie, zeker niet onder de EU AI Act

De standaardreactie op zorgen over data is: “We trainen niet op jouw data.” Maar:

• je kunt het niet verifiëren
• je hebt geen end-to-end inzicht in datastromen
• je bent afhankelijk van contracttaal en marketingclaims

De EU AI Act draait dit om. Niet de leverancier, maar jij moet aantonen:

• waar data wordt verwerkt
• welke modellen worden gebruikt
• hoe beslissingen tot stand komen
• welke waarborgen en controles er zijn

“Het staat in de documentatie van Microsoft/OpenAI” is geen audit-proof antwoord. Zeker niet als je kritieke processen, klantbesluiten of HR-beslissingen (hoog-risico AI) met deze tools ondersteunt.

Ondertussen investeren organisaties miljoenen in:

• segmentatie, zero trust, encryptie
• DLP, SIEM, SOC

…om daarna gevoelige documenten, klantdata en strategiepresentaties via generieke copilots naar externe infrastructuur te sturen. Dat is geen technisch, maar een governance-probleem.

3. Open-source AI is in 2025 geen plan B meer

Het idee dat open-source modellen “leuk zijn voor hobbyisten” is achterhaald. Modellen als Llama, Mistral, Qwen en hun afgeleiden:

• halen op veel zakelijke taken vergelijkbare scores als gesloten modellen
• zijn vaak beter zodra je ze: