ChatGPT Enterprise vs. Private AI-oplossingen
Draait uw AI bij OpenAI/Azure of on-premise? Vergelijk data-residency, EU AI Act, SOC 2, Llama-licentie en H100-kosten voor ChatGPT Enterprise vs. private AI.
Waarom deze vergelijking?
Waar het op neerkomt. Kies ChatGPT Enterprise (of Azure OpenAI met EU Data Zone) wanneer u frontier-modelkwaliteit, out-of-the-box certificering en een uitrol binnen dagen wilt, en uw datagevoeligheid geen strikte jurisdictie-sovereiniteit eist. Kies private AI (self-hosted open-weight op eigen of EU-sovereign infra) als u volledige jurisdictie-controle nodig heeft voor DPIA-gevoelige flows onder EU AI Act Annex III of NIS2, of boven ~150-250 intensieve gebruikers uitkomt waar de per-seat-licentie duurder wordt dan eigen GPU-capaciteit. Wilt u frontier-kwaliteit én aantoonbare EU-dataresidentie zónder eigen GPU-stack? Dan is Claude via AWS Bedrock in Frankfurt, Ierland of Parijs de sterkste middenweg: Anthropic-modellen (Claude Opus 4.8, Sonnet 4.6) op EU-infrastructuur, gedekt door SOC 2 Type II, ISO/IEC 27001:2022 en de AI-specifieke ISO/IEC 42001:2023, met verwerking die aantoonbaar binnen de EU blijft.
Voor Nederlandse MKB- en enterprise-organisaties die generatieve AI inzetten komt vroeg of laat dezelfde deployment-vraag op tafel: draaien we het AI-model in de cloud van OpenAI (eventueel via Azure), of hosten we een eigen model op private infrastructuur? Die vraag gaat expliciet over waar het model draait — niet over welke modelarchitectuur, niet over maatwerk versus SaaS, niet over technieken als RAG of fine-tuning. Voor de vraag welke modelarchitectuur (open-source Llama vs. commerciële API), zie /vergelijk/open-source-ai-vs-commercieel; voor de maatwerk-vs-SaaS-afweging, zie /vergelijk/custom-ai-vs-kant-en-klare-ai; voor de techniek-keuze tussen RAG en fine-tuning, zie /vergelijk/rag-vs-fine-tuning.
ChatGPT Enterprise is het zakelijke SaaS-aanbod van OpenAI met toegang tot de GPT-5-lijn (topmodel GPT-5.5), SAML SSO, onbeperkt gebruik binnen redelijke limieten en een stevige privacy-garantie: klantprompts en -outputs worden niet gebruikt om modellen te trainen. OpenAI publiceert een officiële SOC 2 Type 2-rapportage (meest recente periode 1 januari – 30 juni 2025) en houdt ISO/IEC 27001:2022 en ISO/IEC 27701:2019 certificeringen aan, zie Enterprise privacy at OpenAI. OpenAI publiceert geen sticker-prijs voor Enterprise; volgens OpenAI's eigen Enterprise-pricing documentatie en secundaire bronnen ligt de onderhandelde ruimte doorgaans tussen $45 en $75 per gebruiker per maand, bij een minimum van 150 seats en een jaarcontract.
Private AI is de tegenhanger: het model draait op infrastructuur die uw organisatie (of een in Europa gevestigde hoster) beheert, hetzij on-premise, hetzij in een eigen EU-VPC. In de praktijk betekent dit open-weight modellen zoals Meta's Llama 3.x of Mistral AI's open-weight familie via een inference-stack als vLLM, Hugging Face TGI of Ollama, gehost op H100/H200-GPU's. De totale maandlast wordt dan niet bepaald door een seat-prijs maar door GPU-uren: AWS P5 (8× H100) kost ongeveer $31,46 per uur on-demand, Azure ND H100 v5 (8× H100) ongeveer $98,32 per uur — per maand grofweg €20.000 tot €60.000 afhankelijk van GPU-mix en region.
De relevante tussenweg is Azure OpenAI Service met Data Zone Standard (EUR): hetzelfde GPT-model als ChatGPT Enterprise, maar verwerking blijft binnen de EU Data Boundary. Strict genomen is dat nog steeds Microsoft-infrastructuur (dus geen private AI volgens onze definitie), maar het GDPR-profiel wijkt wezenlijk af van ChatGPT Enterprise US-tenants. In deze vergelijking behandelen we "ChatGPT Enterprise" als parent-categorie inclusief Azure OpenAI EU-deployments; "private AI" houden we voor echte self-hosted of EU-sovereign oplossingen.
Er is nog een derde optie die veel Nederlandse organisaties over het hoofd zien: een frontier-model op EU-cloud dat níet van OpenAI komt. Anthropic's Claude-modellen draaien met EU-dataresidentie via AWS Bedrock in eu-central-1 (Frankfurt), eu-west-1 (Ierland), eu-west-3 (Parijs) en eu-north-1 (Stockholm), en via Google Cloud Vertex AI in EU-regio's. U kiest de EU-regio expliciet via de model-ID-prefix (eu. in plaats van global.), waardoor de databoundary een configuratiekeuze wordt die u zelf bezit en kunt aantonen. Belangrijk detail: de directe Anthropic-API en claude.ai draaien standaard op US-infrastructuur — EU-residentie krijgt u alléén via de hyperscaler-backends (Bedrock, Vertex, Azure Foundry). Dit is voor CleverTech de default-aanbeveling wanneer een klant frontier-kwaliteit én EU-verwerking wil zonder een eigen GPU-cluster te beheren: het contract loopt via AWS (AWS DPA en processor-terms gelden op de infralaag), de verwerking blijft in de EU, en u erft de SOC 2 Type II-, ISO 27001:2022- en ISO 42001:2023-certificering van Anthropic. Net als bij Azure OpenAI EU blijft er wel een US-parent (AWS) in de keten, dus voor absolute jurisdictie-sovereiniteit — géén CLOUD Act-exposure — blijft echte self-hosted private AI onder een EU-entiteit de enige route.
Eén hard onderscheid dat de deployment-keuze verscherpt: Claude- en GPT-modelgewichten zijn niet open en dus niet self-hostbaar. Wilt u het model volledig binnen eigen muren draaien, dan bent u aangewezen op open-weight modellen (Llama, Mistral, Qwen). Wilt u frontier-tier kwaliteit, dan accepteert u een cloud-operator — de vraag is alleen welke jurisdictie die operator hanteert.
Waarom deze keuze steeds scherper wordt: de EU AI Act is gefaseerd in werking en Annex III markeert HR-scoring, kredietbeoordeling, onderwijs en juridische besluitvorming als high-risk AI. Tegelijk bevestigt een lopende Schrems III-procedure bij het Gerecht EU dat het EU-US Data Privacy Framework (Commission Implementing Decision 2023/1795) juridisch onder druk blijft, met een voortzetting op de lijn van Schrems II (C-311/18). Voor bedrijven in zorg, financieel toezicht (AFM/DNB-scope), juridische dienstverlening en kritieke infrastructuur onder NIS2 wordt dat niet langer theoretisch — het wordt een audit-vraag. Wie kan aantonen waar data verwerkt wordt, wie erbij kan en onder welk rechtsgebied, komt goedkoper door een DPIA dan wie dat niet kan.
Daar bovenop komt vanaf 2 augustus 2026 de transparantieplicht uit Artikel 50 van de AI Act in werking: eindgebruikers moeten weten dat ze met AI interacteren, en AI-gegenereerde content moet machineleesbaar gemarkeerd zijn — met boetes tot 3% van de wereldwijde jaaromzet of €15 miljoen. De AI Omnibus-overeenstemming van mei 2026 geeft generatieve systemen die vóór die datum al op de markt zijn respijt tot 2 december 2026 voor de machineleesbare marking. Bij ChatGPT Enterprise levert de provider die marking-tooling mee; bij self-hosted private AI bent u er zélf voor verantwoordelijk — een governance-post die vaak wordt vergeten in de business-case.
Opgesteld met AI-tools en gecontroleerd door het redactieteam van CleverTech — tech-leads met ervaring in AI, procesautomatisering en IT-consulting.
Wat kies je?
ChatGPT Enterprise
SaaS-deployment van OpenAI (direct of via Azure OpenAI Service): toegang tot de GPT-5-lijn (GPT-5.5), SAML SSO, no-training-op-klantdata, onder OpenAI/Microsoft-infrastructuur en DPA.
- Direct productief — SSO-koppeling en ingerolde admin-console binnen dagen, geen GPU-procurement of DevOps-traject
- OpenAI bevestigt in Enterprise privacy dat prompts en outputs niet worden gebruikt voor modeltraining; SOC 2 Type 2, ISO/IEC 27001:2022 en ISO/IEC 27701:2019 zijn afgedekt
- Toegang tot de nieuwste GPT-5.5-capaciteiten zonder eigen fine-tune-werk; model-updates worden door OpenAI uitgerold
- Via Azure OpenAI Data Zone Standard (EUR) kan verwerking binnen de EU blijven voor bestaande Microsoft-klanten met Enterprise Agreement
- Geen capacity-planning — OpenAI/Azure handelt schaal, failover en load-balancing af
- Ondersteuning voor enterprise-features zoals audit-logs, retention controls (inclusief zero data retention op API-niveau) en Customer Managed Keys bij Azure-deployments
- Default ChatGPT Enterprise draait op OpenAI US-tenants onder Amerikaans recht; GDPR-compliance steunt op het EU-US Data Privacy Framework (2023/1795) dat juridisch onder druk staat (Schrems III-procedure loopt)
- Minimum 150 seats en jaarcontract maken het ongeschikt voor teams onder ~150 intensieve gebruikers; bij $60/seat/maand = ~$108.000 jaarlijks minimum
- Geen controle over modelgewichten — bij een GPT-5-depreciatie of prijsverhoging is er geen alternatieve operator
- Beperkte maatwerkruimte op modelniveau: custom GPTs en system prompts kunnen, maar geen echte fine-tuning van de Enterprise-GPT
- Bij Azure OpenAI EU-deployments behoudt Microsoft toegang onder CLOUD Act (US-parent company), ondanks EU-resident verwerking
- Bij DPIA voor high-risk use cases onder EU AI Act Annex III vereist Amerikaanse cloud-verwerking extra mitigatie-documentatie
Private AI
Self-hosted of EU-sovereign deployment van open-weight modellen (Llama, Mistral) op eigen GPU-infrastructuur of EU-private cloud, onder eigen DPIA en rechtsregime.
- Data blijft binnen eigen infrastructuur of EU-sovereign cloud; geen CLOUD Act- of FISA-702-exposure, geen afhankelijkheid van Adequacy Decision 2023/1795
- Vrije modelkeuze uit Llama 3.1/3.3, Mistral open-weight, Qwen, Phi-4 — geen vendor lock-in op één modelfamilie
- Fine-tuning op eigen domeindata volledig mogelijk; modelgewichten zijn eigendom in de operationele zin
- Bij >150 intensieve gebruikers economisch aantrekkelijker: de marginale kosten per extra gebruiker zijn afgeleid van GPU-capaciteit, niet van een per-seat-licentie
- Directe aansluiting op interne datasources (ERP, EPD, DMS) via on-premise RAG-pipelines zonder data-egress
- Auditbaar onder ISO 27001 / NEN 7510 / BIO binnen eigen scope; geen sub-processor-keten bij externe party
- CapEx of committed OpEx voor GPU-hardware: AWS P5 (8× H100) on-demand ~$31,46/uur, Azure ND H100 v5 ~$98,32/uur; on-premise H100-cluster vanaf ~€400.000 hardware + inrichting
- Doorlopend MLOps-werk: model-updates, security-patches, inference-framework-upgrades (Hugging Face TGI is sinds december 2025 in maintenance mode, migratie naar vLLM of SGLang aanbevolen)
- Llama 3.x-licentie is géén echte open-source licentie: de 700M MAU-grens sluit grote platforms uit en verbiedt training van concurrerende modellen; dit is relevant voor product-integraties, niet voor interne productiviteitstoepassingen
- Open-weight 8B-70B modellen presteren op benchmarks onder frontier-modellen (GPT-5.5, Claude Opus 4.8) voor complex redeneer-werk; voor top-tier reasoning is self-hosted private AI nog niet op pariteit
- EU AI Act open-source-exemptie (Art. 2(12)) geldt alleen bij niet-gemonetiseerd en echt-open, en NIET voor high-risk systems onder Annex III; private AI geeft geen automatische vrijstelling
- Schaal is handmatig: een piek van 3x verkeer vraagt om GPU-provisioning of fallback-strategie
De harde vergelijking
Scroll voor meer →
| Kenmerk | ChatGPT Enterprise | Private AI |
|---|---|---|
| Deployment-locatie | OpenAI US / Azure EU Data Zone | On-premise of EU-sovereign VPC |
| Prijsmodel | $45-$75/seat/maand, min. 150 seats, jaarcontract | GPU-uren + MLOps FTE (hybride CapEx/OpEx) |
| Minimale jaarlast (indicatief) | ~$108.000 bij 150 seats × $60 | ~€150.000-€400.000 (GPU + ops + software) |
| Break-even punt (indicatief) | Aantrekkelijker onder ~150-250 intensieve gebruikers | Aantrekkelijker boven ~150-250 intensieve gebruikers + gevoelige data |
| Data-residency garantie | EU-resident via Azure Data Zone EUR; US bij standaard ChatGPT Enterprise | Volledig in eigen jurisdictie |
| CLOUD Act / FISA-702 exposure | Ja (US-parent company) | Nee (bij EU-hosting onder EU-entiteit) |
| EU AI Act Annex III compliance | Mogelijk met extra DPIA + SCC-documentatie | Eenvoudiger aantoonbaar, maar open-source-exemptie Art. 2(12) dekt high-risk NIET |
| Model-kwaliteit (generiek reasoning) | GPT-5.5 frontier-niveau | Llama 3.3 70B / Mistral Large 3: ~80-90% van frontier (GPT-5.5 / Claude Opus 4.8) |
| Frontier-model met EU-dataresidentie | Ja — Azure OpenAI EU Data Zone of Claude op AWS Bedrock EU | Alleen met eigen EU-infra/hoster (open-weight) |
| EU AI Act Art. 50 marking (vanaf 2 aug 2026) | Provider levert marking-tooling | Zelf verantwoordelijk voor implementatie |
| Fine-tuning op eigen data | Beperkt tot custom GPTs / system prompts | Volledig mogelijk op modelgewichten |
| Certificering (out-of-the-box) | SOC 2 Type 2, ISO 27001, ISO 27701 via OpenAI Trust Portal | Klant erft niets automatisch; certificering via eigen scope |
| Time-to-productive | Dagen (SSO + rollout) | 6-12 weken (infra + MLOps + testing) |
| Model-updates | Automatisch door OpenAI/Azure | Eigen regie (risk én flexibiliteit) |
| Schaalbaarheid (piekverkeer) | Automatisch opgevangen door provider | Handmatige GPU-provisioning of hybride fallback |
| Sub-processor-transparantie | OpenAI / Microsoft DPA met eigen sub-processor-lijst | Volledig in eigen scope |
Twijfel je welke past bij jouw situatie? We denken vrijblijvend mee — ChatGPT Enterprise of Private AI.
Wat kies je wanneer?
Het hangt af van je situatie
ChatGPT Enterprise wint op time-to-productive, frontier model-kwaliteit en out-of-the-box certificering; private AI wint op data-residency, jurisdictie-controle en marginale kosten boven een bepaald gebruikersvolume. De keuze is geen ideologische — hij volgt uit drie concrete variabelen: datagevoeligheid (verwerk je YMYL/medische/financiele data onder NIS2 of AI Act Annex III?), gebruikersvolume (onder of boven ~150-250 intensieve seats?), en aanwezige MLOps-volwassenheid (is er interne capaciteit voor model-ops, of is dat een risico?).
Voor MKB met 20-150 gebruikers zonder strikte data-residency-eisen (retail, media, generieke kennisorganisaties) is Azure OpenAI Service met Data Zone EUR of directe ChatGPT Enterprise vrijwel altijd de juiste keuze — de GDPR- en SOC 2-compliance is out-of-the-box, model-kwaliteit ligt op frontier-niveau en de totale kosten blijven onder €150.000 per jaar. Voor zorginstellingen (NEN 7510 / EPD-integratie), financiele dienstverleners onder AFM/DNB-toezicht, juridische dienstverleners met beroepsgeheim, en organisaties met >150 intensieve gebruikers én gevoelige datastromen, kantelt de business-case richting private AI — niet primair op kosten, maar op jurisdictie-controle en audit-narratief. Wilt u frontier-kwaliteit én aantoonbare EU-verwerking zonder een eigen GPU-cluster te beheren, dan is Claude via AWS Bedrock EU (Frankfurt/Ierland/Parijs) doorgaans de sterkste middenweg: Anthropic-modellen op EU-infrastructuur, met SOC 2 Type II, ISO 27001 en ISO 42001 out-of-the-box. Een hybride aanpak (ChatGPT Enterprise of Claude-op-Bedrock-EU voor generieke productiviteit + self-hosted private AI voor DPIA-gevoelige flows) is vaak de volwassen middenweg.
Meer lezen
- DienstAI-oplossingen & Integratie
- DienstAI Adviesbureau & Consultancy
- GidsAI Automatisering: Complete Gids voor het MKB
- VergelijkingClaude vs ChatGPT voor Zakelijk Gebruik
- VergelijkingOpen Source AI vs Commerciele AI
- ArtikelChatGPT Plus kosten 2026: zakelijk inzetten in het MKB
- ArtikelAI-strategie opstellen: werkbaar plan op 1 A4
- ArtikelAI Act Nederland: MKB compliance checklist 2026
Veelgestelde vragen
Antwoorden op vragen over ChatGPT Enterprise vs. Private AI
Technisch ja, mits u Azure OpenAI Service met Data Zone Standard (EUR) afneemt, waarmee verwerking binnen de EU Data Boundary blijft. Directe ChatGPT Enterprise draait op US-tenants en steunt voor GDPR-transfers op het EU-US Data Privacy Framework (Commission Implementing Decision 2023/1795). Dat framework is formeel geldig maar juridisch kwetsbaar: er loopt een vervolgprocedure bij het Gerecht van de EU in lijn met Schrems II (C-311/18). Voor YMYL-sectoren (zorg, financieel, juridisch) is dat Amerikaanse rechtsregime zelden toereikend voor een DPIA; voor generieke kennisorganisaties doorgaans wel. OpenAI publiceert een SOC 2 Type 2-rapport en ISO-certificeringen die de technische kant van verwerking degelijk afdekken.
De praktische shortlist: Meta Llama 3.3 70B voor algemene reasoning (let op de 700M MAU-grens in de licentie — relevant voor product-integraties, irrelevant voor interne productiviteit), Mistral Large 3 en Medium 3 voor balanced workloads, Qwen 2.5 72B voor multilingual taken, en Phi-4 14B voor lichtere edge-deployments. Voor inference draait u die op vLLM (productie-grade, hoge throughput via PagedAttention) of Ollama (ontwikkel-grade, lichtere setup). Let op: Hugging Face TGI is in december 2025 in maintenance mode gezet, dus nieuwe deployments bouwen beter op vLLM of SGLang. Model-kwaliteit van open-weight 70B ligt in 2026 op ongeveer 80-90% van frontier-modellen (GPT-5.5, Claude Opus 4.8) op benchmarks als MMLU en HumanEval — goed genoeg voor de meeste zakelijke taken, nog niet pariteit voor de zwaarste reasoning-workloads. Voor wie frontier-kwaliteit én EU-verwerking wil zonder zelf te hosten, is Claude via AWS Bedrock EU (Frankfurt/Ierland/Parijs) doorgaans de betere afweging dan een open-weight-compromis.
ChatGPT Enterprise-contracten liggen volgens gepubliceerde bronnen tussen $45 en $75 per seat per maand met een minimum van 150 seats — bij $60/seat komt u uit op ~$108.000 (~€100.000) per jaar. Voor private AI zijn drie kostenposten relevant: (1) GPU-capaciteit — cloud-hosted AWS P5 (8× H100) ~$31,46/uur of Azure ND H100 v5 ~$98,32/uur, bij 24/7 draait dat tussen €20.000 en €60.000 per maand; on-premise H100-cluster vanaf ~€400.000 hardware; (2) MLOps — 1-2 FTE voor model-ops, monitoring, updates, inclusief overhead ~€150.000-€250.000 per jaar; (3) software en infra — vLLM/Ollama zijn open-source, maar rond-om-heen vector databases, observability en security-tooling voegen ~€20.000-€50.000 per jaar toe. Onderkant realistisch totaal: ~€200.000 per jaar (cloud-hosted, gedeeld team); bovenkant: €600.000+ (on-premise, dedicated). Break-even versus ChatGPT Enterprise ligt meestal rond 150-250 intensieve gebruikers, maar verschuift afhankelijk van compliance-eisen en GPU-mix.
Ja, en die wordt vaak over het hoofd gezien: Anthropic Claude via AWS Bedrock met EU-dataresidentie. Claude Opus 4.8 en Sonnet 4.6 draaien in Bedrock-regio’s eu-central-1 (Frankfurt), eu-west-1 (Ierland), eu-west-3 (Parijs) en eu-north-1 (Stockholm), en via Google Cloud Vertex AI in EU-regio’s. U selecteert de EU-regio expliciet via de model-ID-prefix (`eu.` in plaats van `global.`), waarmee de databoundary een aantoonbare configuratiekeuze wordt. Let op: de directe Anthropic-API en claude.ai draaien standaard op US-infrastructuur — EU-verwerking krijgt u alleen via de hyperscaler-backends. U erft dan de SOC 2 Type II-, ISO/IEC 27001:2022- en ISO/IEC 42001:2023-certificering van Anthropic, terwijl het infra-contract via AWS loopt. Dit levert frontier-kwaliteit en EU-verwerking zonder MLOps-last, maar heft de CLOUD Act-exposure niet volledig op (AWS is een US-parent, net als Microsoft bij Azure OpenAI). Voor absolute jurisdictie-sovereiniteit blijft self-hosted open-weight onder een EU-entiteit de enige echte route — Claude- en GPT-gewichten zijn niet open en dus niet self-hostbaar. Voor de meeste NL-organisaties die frontier-kwaliteit én EU-residentie zoeken, is Claude-op-Bedrock-EU echter de pragmatisch beste keuze.
Nee. Artikel 2(12) van de AI Act biedt een exemptie voor AI-systemen onder een vrije en open-source licentie, maar die exemptie geldt uitdrukkelijk NIET voor high-risk systems onder Annex III (waaronder HR-scoring, kredietbeoordeling, onderwijs-assessment, juridische besluitondersteuning) en niet voor gemonetiseerde AI-componenten. Daarnaast is Meta Llama 3.x technisch geen open-source licentie in OSI-zin: het is een custom community-licentie met commerciele restricties (700M MAU-grens, verbod op training van concurrerende modellen). Wie zich op open-source wil beroepen voor exemptie moet dus (a) echt OSI-licentie gebruiken (Apache 2.0 / MIT), (b) geen monetisatie doen op het model, en (c) buiten Annex III blijven. Private AI vereenvoudigt wel de audit-narrative rondom data-residency en sub-processors, maar is geen juridische exemptie op zich.
Vaak wel — en voor middelgrote organisaties meestal de meest volwassen route. Een typisch model: ChatGPT Enterprise of Azure OpenAI voor generieke kenniswerker-taken (samenvattingen van publieke bronnen, brainstorm, eerste drafts, meeting notes) waar geen gevoelige klantdata in komt; Private AI voor geidentificeerde DPIA-gevoelige flows (klantdossiers, HR-beoordelingen, juridische analyses, medische contexten). Governance is dan cruciaal: een duidelijke data-classificatie-policy, DLP-regels die gevoelige data weghouden bij ChatGPT Enterprise, en een intern register dat per use case vastlegt welke omgeving gebruikt wordt. Het voordeel: u profiteert van frontier-model-kwaliteit waar het kan, en behoudt jurisdictie-controle waar het moet. Het nadeel: extra architectuur-complexiteit en training voor eindgebruikers om het onderscheid te maken.
De NIS2-richtlijn, die in Nederland is omgezet in de Cyberbeveiligingswet (Cbw), stelt organisaties in essentiele en belangrijke sectoren (energie, transport, zorg, financieel, digitale infrastructuur, overheid) nieuwe verplichtingen rondom risicobeheer, incidentmelding en supply-chain-security. AI-systemen vallen binnen de scope als onderdeel van de netwerk- en informatiesystemen. De ENISA Threat Landscape 2024 identificeert AI-gedreven aanvallen (FraudGPT, synthetic phishing) als groeiend risico; tegelijk wordt AI zelf een aanvalsoppervlak. Voor NIS2-verplichte organisaties: (1) u moet kunnen aantonen waar AI-data verwerkt wordt (residency), wie erbij kan (access), en hoe u reageert op compromittering; (2) sub-processor-transparantie telt — bij ChatGPT Enterprise erft u de OpenAI/Microsoft sub-processor-lijst, bij private AI is die korter en auditbaar binnen eigen scope; (3) incident-response-tijd moet passen binnen NIS2-meldtermijnen (24u early warning, 72u notification). Private AI geeft meer regie op punten 1-3; ChatGPT Enterprise biedt out-of-the-box certificering die de baseline afdekt. De keuze volgt uit of u zelf operationele security-capaciteit heeft, of juist wilt leunen op het certificeringsprofiel van een hyperscaler.
Drie verschillende assen, drie verschillende vergelijkingen. Deze pagina gaat over de deployment-keuze: draait het model bij OpenAI/Azure (SaaS-cloud) of op uw eigen infrastructuur (private/sovereign)? Open-source AI vs commercieel gaat over de model-keuze: kiest u voor Llama/Mistral-open-weights of voor een commerciele API zoals GPT-5/Claude/Gemini? Custom AI vs kant-en-klare AI gaat over de build-keuze: bouwt u een maatwerk-oplossing op eigen data, of neemt u een bestaande SaaS-tool af? RAG vs fine-tuning gaat over de techniek-keuze binnen een build. Deze assen zijn onafhankelijk: u kunt bijvoorbeeld private AI (deployment) met een commercieel model (via Azure OpenAI EU) draaien, of open-source modellen inzetten in een SaaS-achtige cloud. In de praktijk komt deployment het eerst aan de orde omdat het de strakste compliance-consequenties heeft.
Twijfel je welke kant op?
Een kort gesprek geeft vaak meer duidelijkheid dan nog een blogpost. We kijken kosteloos mee naar jouw situatie en zeggen het eerlijk als je ons niet nodig hebt.