In het kort
On-premise AI draait op hardware die bij de organisatie, vestiging of eigen beheeromgeving hoort. In plaats van alle verwerking naar een externe AI-dienst te sturen, houd je de belangrijkste onderdelen dichter bij je eigen infrastructuur.
Wanneer kies je hiervoor?
On-premise AI is logisch wanneer data gevoelig is, systemen lokaal moeten blijven werken of wanneer externe platformen niet passen bij beleid, kosten of beschikbaarheid. Het is vooral relevant voor organisaties met duidelijke eisen rond beheer en toegang.
Wat is het verschil met cloud AI?
Bij cloud AI draait de verwerking grotendeels op infrastructuur van een externe aanbieder. Bij on-premise AI ligt meer verantwoordelijkheid bij de organisatie zelf of bij een partner die de lokale omgeving beheert. Je wint controle, maar moet beheer goed regelen.
Welke onderdelen horen erbij?
Naast het model heb je hardware, software, toegangsbeheer, logging, updates, monitoring en afspraken over support nodig. On-premise AI is dus niet alleen een model installeren, maar een werkbare omgeving bouwen.
Praktische nuance
On-premise betekent niet dat nooit iets extern mag. Sommige organisaties combineren lokale verwerking met geselecteerde externe koppelingen. Belangrijk is dat je bewust kiest welk deel lokaal blijft en waar externe diensten wel of niet logisch zijn.
Van begrip naar praktijk
Hoe AITJE dit toepast
Voor een eigen server richten we de modelsoftware, toegang en verbinding met je werkplek in als één omgeving. We bespreken wie de installatie beheert, hoeveel mensen tegelijk werken en welke informatie er wordt verwerkt. On-premise is hierbij een locatiekeuze, geen automatische beveiligingsgarantie. Back-ups, updates, netwerktoegang en eventuele externe koppelingen horen daarom ook bij de inrichting.
Installatie en inrichtingVan uitleg naar toepassing
Wil je weten wat dit voor jouw werk betekent?
