Van ChatGPT naar je eigen AI: zo bouw je een AI-applicatie die werkt

Van ChatGPT naar je eigen AI: zo bouw je een AI-applicatie die werkt

AI is overal. Tools als ChatGPT, Claude, Gemini en Perplexity zijn vaak het startpunt, makkelijk in gebruik. Maar de echte kracht van AI ontdek je pas als je zelf de architectuur bepaalt. Alleen dan bepaal je hoe veilig, snel, duurzaam, betaalbaar en schaalbaar jouw AI is, en hoe je het naadloos integreert in je bestaande processen en systemen.

In dit blog leer je hoe je verder gaat dan losse tools en een slimme AI-applicatie bouwt die precies aansluit bij jouw business. Van modelkeuze tot data-opslag en hosting: zo houd je de regie, voorkom je verrassingen en haal je het maximale uit AI.

Jij leest:

Bereid je voor op een deep dive die je helpt AI écht in te zetten op jouw voorwaarden. Zonder gedoe, zonder verrassingen.

Je eigen AI-stack bouwen

De AI-stack: niet één model, maar vijf lagen van keuzes

AI is niet simpelweg één ‘ding’. Het is een stapel technologieën, waarin elke laag bepaalt hoe jouw toepassing presteert, hoe veilig die is, en hoe groot je invloed is op data en kosten. Begrijp je de volledige AI-stack, en je houdt de regie.


1. Applicatielaag: de interface met je gebruiker

De eerste laag bepaalt hoe jouw team of klanten met AI werken. Vaak gaat dat via kant-en-klare apps zoals ChatGPT, waar je eenvoudig inlogt en vragen stelt. Maar je kunt ook zelf een interface bouwen die AI direct koppelt aan de tools die je al gebruikt, zoals een interne chatbot, een zoekfunctie in je systemen of een applicatie die documenten automatisch analyseert.

Deze laag bepaalt wie welke informatie ontvangt, welke data er wordt verwerkt en hoe gebruikers de AI ervaren. Met een eigen interface houd je volledige controle over toegang en privacy, en kun je precies afstemmen welke data wordt gedeeld.

Hoewel tools als ChatGPT steeds vaker integraties bieden met platforms zoals Google Drive en Microsoft OneDrive via connectoren, blijft deze toegang beperkt tot die specifieke ecosystemen. Wil je je AI naadloos koppelen aan ál je systemen, zowel binnen als buiten je organisatie, en volledige controle over alle data- en systeemkoppelingen houden? Dan is het bouwen van een eigen interface de beste keuze.


2. LLM-laag: de AI taalmodellen zelf

Deze laag bepaalt welk model de AI-taken uitvoert, en daarmee hoe krachtig, snel en schaalbaar je oplossing is. Elk model heeft z’n eigen sterke punten en beperkingen. Hier de belangrijkste:

  • Grootte en snelheid: Grote modellen zoals GPT-5 en Gemini 2.5 zijn krachtig en geven gedetailleerde antwoorden. Dat komt niet alleen door de omvang van hun trainingsdata, maar ook door hun vermogen om logica en verbanden beter te begrijpen. Kleinere modellen zijn daarentegen sneller, goedkoper en geschikt voor eenvoudige taken zoals FAQ’s en chatbots. Denk aan OpenAI’s GPT-mini modellen, maar ook aan open source varianten zoals Mistral en LLaMA 2 (Meta).
  • Contextvenster: Dit bepaalt hoeveel tekst een model tegelijk kan verwerken. Sommige modellen, zoals Google Gemini 2.5, kunnen moeiteloos lange documenten en complexe gesprekken aan, terwijl andere juist beter zijn voor korte vragen. Bij veel standaardapps wordt het contextvenster bewust beperkt om de performance en responstijd voor alle gebruikers soepel te houden. Via API’s heb je vaak de mogelijkheid om grotere contextvensters te gebruiken. Te kleine contextvensters leiden vaak tot onvolledige of onnauwkeurige antwoorden, dus het is belangrijk hier rekening mee te houden.
  • Open source vs. gesloten: Open source modellen zoals LLaMA 2 en Mistral kun je zelf aanpassen en lokaal hosten, on-premise of op eigen servers. Zo hou je maximale controle over privacy en veiligheid. Gesloten modellen zijn makkelijker te integreren en vaak direct bruikbaar, maar geven je minder controle over wat er met je data gebeurt. Snel starten zonder technisch gedoe? Dan is closed source prima. Wie volledige regie wil, kiest vaak voor open source.


3. Modeltype: slimheid vs. snelheid

Niet elk AI-model is hetzelfde. Afhankelijk van wat je wilt bereiken, kies je een model dat logisch kan redeneren of juist snel en efficiënt teksten kan genereren.

Reasoning modellen, zoals GPT-5 Thinking of Magistral, zijn ontworpen om complex te denken en diepgaande analyses te maken. Ze zijn ideaal voor juridische documenten, financiële berekeningen en medische diagnoses.

Non-reasoning modellen, zoals GPT-5 Instant, zijn sneller en geschikter voor eenvoudige taken zoals FAQ’s beantwoorden of basiscontent genereren.

Maar je hoeft niet te kiezen tussen het één of het ander. In een slimme AI-oplossing combineer je ze juist. Zo gebruik je reasoning modellen voor ingewikkelde taken en snelle modellen voor standaardwerk. Dat beperkt fouten en houdt de kosten beheersbaar.


4. Data-opslag: waar leeft je kennis?

AI is pas echt waardevol als het werkt met jouw data. Een vectordatabase helpt je om die kennis slim beschikbaar te maken. Je slaat geen ruwe documenten op, maar ‘embeddings’ – wiskundige vertalingen van je content. Zo kan je AI razendsnel de juiste informatie terugvinden en contextueel verwerken.

Gebruik je een eigen vectordatabase, dan bepaal jij welke kennis beschikbaar is, hoe die wordt gekoppeld aan je modellen en wie er toegang heeft. Perfect voor interne documenten, klantinformatie of specialistische kennis die niet op het publieke web staat.

Zo’n vectordatabase kun je op twee manieren inzetten:

  • Als clouddienst via bijvoorbeeld Pinecone of OpenAI. Lekker makkelijk, maar je levert in op controle en transparantie.
  • Zelf hosten met tools zoals Weaviate of Chroma – on-premise of in je eigen cloud. Dat geeft je maximale grip op data, structuur én performance.

Werk je vooral met publieke data zoals productinformatie, handleidingen of FAQ’s? Dan is een cloudgebaseerde database vaak makkelijker en sneller. Gebruik je complexe of vertrouwelijke data? Dan zorgt een eigen database met een specifiek getraind, kleiner model voor betrouwbaardere antwoorden en minder hallucinaties.

Kortom: zowel bij je taalmodel (LLM) als bij je vectordatabase heb je de keuze om zelf te hosten – on-premise, in een private cloud of via een clouddienst.. Hoe meer controle je wilt, hoe meer je zelf moet regelen.


5. Hosting: de technische omgeving

Waar en hoe draait jouw AI? OpenAI’s cloud is snel en schaalbaar, maar voldoet niet altijd aan strenge regels zoals de GDPR in Europa - afhankelijk van het soort data dat je verwerkt. Vooral in sterk gereguleerde sectoren kan dit een belangrijke overweging zijn.

Daarnaast speelt latency een grote rol. Hoe dichter jouw hosting bij je gebruikers of datacenters staat, hoe sneller de AI reageert. Europese hosting vermindert vertraging voor Europese gebruikers en helpt bij compliance.

Je hebt verschillende hostingopties:

  • Lokaal, air-gapped: maximale privacy en datasoevereiniteit, maar minder schaalbaar en vraagt veel handmatig beheer.
  • Eigen servers of cluster on-premise: goede controle en schaalbaarheid, maar je blijft verantwoordelijk voor netwerk- en securitybeheer.
  • Eigen server in extern datacenter: schaalbaar en professioneel beheerd, maar een deel van de controle ligt bij de provider. Strikte beveiligingsafspraken zijn hier essentieel.
  • Cloudhosting bij derden zoals OpenAI: makkelijk schaalbaar en onderhoudsvrij, maar minder controle over data en afhankelijk van de provider.

Zelf hosten geeft je ook de mogelijkheid om hardware en netwerk te optimaliseren voor betere performance, cruciaal bij real-time toepassingen. Dit vraagt wel de juiste infrastructuur en technische kennis, maar gelukkig kun je dit ook uitbesteden aan een technische partner (zoals Sterc).

Tip: Let bij hosting en data-opslag niet alleen op privacy en compliance, maar ook op latency en performance. Kies een locatie en infrastructuur die dicht bij je gebruikers staat en zorgt dat AI snel en soepel draait.


Waarom zelf je AI-applicatie bouwen?

AI bouwen is dus keuzes maken. Kies je voor gemak met een SaaS-oplossing? Prima voor de start. Maar wil je écht groeien, zekerheid en volledige controle? Dan pak je zelf de regie en bouw je je eigen AI-stack. Hier de belangrijkste voordelen in detail:


Privacy & data-eigendom

Je data is goud waard. Met een eigen AI-stack houd je maximale grip op waar je data staat, wie erbij kan en hoe die wordt verwerkt – of je nu on-premise werkt of in een private cloud. Zo bescherm je gevoelige informatie én voldoe je makkelijker aan privacyregels zoals de AVG.

Publieke cloudproviders zoals OpenAI werken vaak met verwerkersovereenkomsten en slaan data (in sommige gevallen) niet permanent op. Maar de controle ligt daar nooit volledig bij jou. Bouw je zelf, dan bepaal je zélf wat er wel of niet met je data gebeurt – van opslag tot verwerking, van logging tot toegang.

Belangrijker nog: je hoeft niet álles door een AI-model of vectordatabase te jagen. Juist door je eigen omgeving slim in te richten, kun je zelf bepalen welke data je beschikbaar stelt, en welke je bewust achterwege laat. Denk in datacategorieën: publieke info, klantgegevens, strategische kennis of persoonsgegevens. Voor elke soort gelden andere eisen, en dus ook een andere aanpak.

Kortom: bewust omgaan met data is altijd belangrijk – met of zonder AI. Maar met een eigen stack bepaal jij de spelregels.


Veiligheid & compliance

Privacy is de basis, maar veiligheid gaat verder. Zelf bouwen betekent dat jij zelf bepaalt wie welke data mag gebruiken, wat er wordt opgeslagen en hoe de AI-output gecontroleerd wordt. Dit is essentieel om te voldoen aan interne compliance-eisen en externe audits.

Daarnaast heb je controle over het finetunen van AI-modellen om ongewenste output en bias te minimaliseren. Geen verrassingen of beperkingen van een publieke API, maar volledige grip op de kwaliteit en betrouwbaarheid van je AI.

Kostenbeheersing

Pay-per-use van publieke AI-clouds klinkt aantrekkelijk. Duizenden API-calls per dag zorgen meestal niet meteen voor enorme kosten, maar de kosten per token kunnen snel oplopen - afhankelijk van je use case en het model dat je gebruikt.

Een eigen AI-stack vraagt om een initiële investering in hardware (zoals serverhuur) en expertise, maar daarna zijn de variabele kosten vaak veel lager en beter voorspelbaar. Geen torenhoge prijzen voor een groot tokenverbruik, maar zelf bepalen hoe je capaciteit inricht. Zo maak je AI op de lange termijn betaalbaar én schaalbaar.


Onafhankelijkheid

Door zelf te bouwen ben je niet langer afhankelijk van één leverancier. Geen gedoe meer met onverwachte prijsstijgingen, veranderende voorwaarden of plotseling wegvallende diensten.

Je bepaalt zelf wanneer en hoe je modellen updatet, en dat is essentieel om mee te blijven gaan met nieuwe versies en innovaties. Je kiest welke technologie je gebruikt en kunt makkelijk overstappen of uitbreiden zonder migratieproblemen. Dit geeft rust en flexibiliteit, cruciaal in het snel veranderende AI-landschap.


Slim combineren

Doordat je je eigen AI-stack bouwt, krijg je ook de vrijheid om AI echt strategisch in te richten. Want één model dat alles doet? Dat bestaat niet.

De echte kracht zit in het slim inzetten van verschillende AI-modellen en technieken, afgestemd op de specifieke taken en doelen van jouw organisatie. Zo krijg je betere prestaties, lagere kosten en meer flexibiliteit. Hoe?

1. Reasoning modellen voor complexe analyses
Als het gaat om complexe problemen die logisch nadenken en meerdere stappen vereisen, zijn reasoning modellen je beste keuze. Denk aan GPT-o3 of Claude Opus 4: zij doorgronden juridische documenten, voeren financiële risicobeoordelingen uit en ondersteunen medische diagnoses.

Deze modellen leveren kracht en precisie, maar vergen ook meer rekenkracht en kosten daardoor meer. Gebruik ze dus gericht voor taken waar het écht toe doet.

2. Snelle, compacte modellen voor standaardvragen
Voor simpele, terugkerende taken zoals FAQ’s beantwoorden, korte chats of basiscontent genereren, zijn lichte modellen zoals Mistral 7B of vergelijkbare open source varianten perfect. Ze zijn snel, betaalbaar en efficiënt.

Let wel: deze modellen hebben een hogere kans op hallucinaties - ze kunnen af en toe onjuiste of verzonnen antwoorden geven. Daarom gebruik je ze het beste voor eenvoudige taken waar deze risico’s minder impact hebben.

Het resultaat? Slim combineren betekent lagere kosten, betere performance en een duurzame AI die meegroeit met jouw organisatie. Zo haal je het maximale uit je technologie én je budget.


Inspirerende voorbeelden uit de praktijk

AI is allang geen toekomstmuziek meer. Steeds meer organisaties zetten nu zelfgehoste of hybride AI-oplossingen in. Ze maken hun processen slimmer, veiliger en efficiënter, en plukken daar nu al de vruchten van.

Dit zijn vier voorbeelden die laten zien hoe dat werkt:


Zorginstellingen

Ziekenhuizen en zorgnetwerken draaien hun eigen LLM’s, getraind op medische richtlijnen, patiëntendossiers en onderzoeksdata. Omdat alle data binnen de eigen IT-omgeving blijft, zijn deze systemen volledig GDPR-proof. Artsen gebruiken de AI om snel de juiste info te vinden, diagnoses te ondersteunen en behandelplannen op te stellen, zonder risico op privacyrisico’s of datalekken. Dat versnelt zorg en verbetert de patiëntveiligheid.


Advocatenkantoren

Juridische dienstverleners werken met uiterst vertrouwelijke data. Daarom gebruiken ze interne AI die jurisprudentie en contracten doorzoekt zonder de data via publieke clouds te laten lopen. Deze AI is getraind op hun eigen juridische bibliotheek en helpt advocaten sneller documenten te analyseren, precedenten te vinden en risico’s te beoordelen. Zo blijft het beroepsgeheim ongeschonden.


Financiële organisaties

Banken en verzekeraars combineren reasoning- en zoekmodellen om risicoanalyses en compliance-checks te doen. Dankzij zelfgehoste vectordatabases voor documenten en rapporten blijft gevoelige klantdata binnen de organisatie opgeslagen in veilige systemen zoals CRM’s of datalakes. AI gebruikt beide bronnen om fraude op te sporen, kredietwaardigheid te beoordelen en rapportages te automatiseren. Allemaal binnen strikte regelgeving.


HR-afdelingen

HR gebruikt eigen AI-chatbots die snel interne vragen beantwoorden. Met toegang tot beleidsdocumenten, cao’s en procedures - veilig binnen het bedrijfsnetwerk. Dit ontlast HR, versnelt de communicatie en waarborgt vertrouwelijkheid. Medewerkers krijgen direct antwoord op vragen over verlof, salaris en meer, zonder dat persoonlijke data extern rondgaat.


Wanneer kies je wél voor ChatGPT of een ander cloudmodel?

Zelf bouwen heeft veel voordelen, maar soms is een kant-en-klare oplossing zoals die van OpenAI, Anthropic of Google gewoon de slimste keuze. Hieronder lees je wanneer je zonder zorgen voor zo’n cloud-AI kunt gaan:


Snel een proof-of-concept (PoC) of MVP bouwen

ChatGPT is een prima startpunt om snel een basis MVP of proof-of-concept te bouwen. Je kunt prompts testen en bestanden uploaden, of via connectoren zoals Google Drive en OneDrive werken met je eigen data. Dit maakt het laagdrempelig en snel zonder complexe setup.

Lage volumes of incidenteel gebruik

Gebruik je AI sporadisch of met een kleine groep? Dan is een abonnement of pay-per-use bij een cloudprovider vaak het makkelijkst en goedkoopst. Zo voorkom je dure investeringen in infrastructuur die je nauwelijks gebruikt.


Geen eigen IT- of AI-expertise beschikbaar

Heb je niet de middelen of kennis om AI zelf te beheren? Cloudoplossingen zijn dan een slimme, pragmatische keuze. De provider regelt onderhoud, updates en schaalbaarheid.

Samengevat: ChatGPT en andere SaaS-AI zijn perfect voor snelheid en gemak. Maar zodra je groeit, met gevoelige data werkt of hoge veiligheidseisen hebt, is zelf bouwen de logische volgende stap.


Zet AI in op jouw voorwaarden

AI kan je business veranderen – maar alleen als jij de regie houdt. Met Sterc ONE bouw je een AI-oplossing die precies past bij jouw organisatie: veilig, schaalbaar en volledig geïntegreerd in je eigen processen.

  • Geen losse tools, maar één slimme AI-laag bovenop jouw data, systemen en workflows
  • Volledige controle over modellen, opslag en integraties
  • Van strategie tot realisatie – wij bouwen jouw AI-stack

Klaar om AI écht slim in te zetten?

Bekijk Sterc ONE