In het kort
Local AI is AI die niet volledig afhankelijk is van een externe cloudomgeving. De verwerking gebeurt lokaal, op eigen hardware of binnen het eigen netwerk. Daardoor blijft de basis dichter bij de organisatie die de AI gebruikt.
Waarom is dit relevant?
Veel AI-gebruik loopt via externe platformen met abonnementen, API-kosten en regels van derden. Local AI beperkt die afhankelijkheid. Dat is vooral interessant wanneer interne kennis, privacy, continuiteit of voorspelbare kosten belangrijk zijn.
Is local AI hetzelfde als edge AI?
De begrippen overlappen sterk. Edge AI benadrukt dat verwerking dicht bij de databron gebeurt. Local AI benadrukt dat de AI binnen je eigen omgeving beschikbaar is. In de praktijk worden de termen vaak samen gebruikt.
Wat kun je lokaal doen?
Denk aan interne vragen beantwoorden, documenten doorzoeken, kennisbanken gebruiken, samenvattingen maken, agents draaien of workflows ondersteunen. Niet alles hoeft lokaal, maar de onderdelen met gevoelige data of hoge beschikbaarheid kunnen er vaak veel baat bij hebben.
Waar moet je op letten?
Local AI vraagt om goede keuzes rond hardware, modellen, toegang, updates en beheer. Het is geen los trucje, maar een infrastructuurkeuze. De beste oplossing combineert lokale kracht met duidelijke afspraken over wat eventueel nog extern mag.
Van begrip naar praktijk
Hoe AITJE dit toepast
AITJE Assistent kan lokale modellen gebruiken op je eigen apparaat of server. Je team krijgt een eigen chatomgeving met een kennisbank, accounts en rollen. We brengen de benodigde capaciteit en beschikbare hardware in kaart en richten de software daarop in. De lokale kern vraagt geen externe AI-aanroep; eventuele websearch, externe modellen en andere online hulpmiddelen hebben afzonderlijke afhankelijkheden.
Bekijk AITJE AssistentVan uitleg naar toepassing
Wil je weten wat dit voor jouw werk betekent?
