De cloud blijft voorlopig de belangrijkste omgeving voor kunstmatige intelligentie, maar bedrijven kijken steeds nadrukkelijker naar alternatieven. Uit internationaal onderzoek van BARC blijkt dat 76 procent van de organisaties het afgelopen jaar meer belang is gaan hechten aan het draaien van AI-​toepassingen buiten de publieke cloud. Vooral zorgen over gevoelige gegevens, cybersecurity en afhankelijkheid van technologiebedrijven spelen daarbij een rol. Het onderzoek wijst niet op een massale terugkeer naar eigen datacenters, maar wel op een andere manier van denken over de infrastructuur waarop AI draait.

Het onderzoek, uitgevoerd door analistenbureau BARC in opdracht van dataspecialist Actian, laat zien dat organisaties kritischer worden over de plek waar zij hun AI-​toepassingen onderbrengen. Tot voor kort was de publieke cloud voor veel bedrijven de vanzelfsprekende keuze. Cloudplatforms bieden immers eenvoudig toegang tot krachtige computersystemen, AI-​modellen en ontwikkelomgevingen, zonder dat bedrijven daarvoor zelf omvangrijke investeringen hoeven te doen.

Dat voordeel bestaat nog steeds. Van de ondervraagde organisaties gebruikt 77 procent de cloud voor ten minste een deel van hun AI-​toepassingen. Tegelijkertijd geeft 76 procent aan dat het belangrijker is geworden om AI ook buiten de cloud te kunnen inzetten. Dat kan bijvoorbeeld in een eigen datacenter zijn, maar ook op lokale servers in fabrieken, ziekenhuizen of andere bedrijfslocaties.

Volgens de onderzoekers verandert vooral de aard van het AI-​gebruik. Waar organisaties aanvankelijk vooral experimenteerden met AI, worden de toepassingen inmiddels steeds vaker onderdeel van belangrijke bedrijfsprocessen. Daarmee nemen ook de eisen aan beveiliging, betrouwbaarheid en controle toe.

Gevoelige gegevens belangrijkste reden

De belangrijkste reden om AI buiten de publieke cloud te draaien, is de gevoeligheid van de gegevens waarmee de systemen werken. Van de ondervraagden noemt 55 procent dit als belangrijke overweging. Daarnaast speelt voor 49 procent mee dat AI steeds vaker wordt ingezet voor bedrijfskritische processen.

Ook externe factoren wegen zwaar. Zo noemt 45 procent zorgen over cybersecurity, terwijl eveneens 45 procent rekening moet houden met eisen van klanten, partners of contracten. De afhankelijkheid van specifieke cloudleveranciers of technologiebedrijven wordt door 42 procent als reden genoemd om alternatieven te onderzoeken.

Deze uitkomsten sluiten aan bij de bredere discussie over digitale soevereiniteit. Vooral voor Europese organisaties is de vraag relevant wie uiteindelijk toegang heeft tot gegevens en onder welke juridische voorwaarden dat gebeurt. Wanneer AI-​toepassingen afhankelijk zijn van buitenlandse cloudplatforms, kunnen bijvoorbeeld vragen ontstaan over gegevensbescherming, internationale wetgeving en de mogelijkheid om van leverancier te veranderen.

Daarbij gaat het niet uitsluitend om de locatie van de gegevens. Ook de AI-​modellen zelf, de systemen waarmee ze worden beheerd en de partijen die toegang hebben tot de infrastructuur spelen een rol.

Meer controle over gegevens

Organisaties die AI buiten de cloud inzetten, zien daar verschillende voordelen in. Verbeterde privacy en vertrouwelijkheid van gegevens worden met 62 procent het vaakst genoemd. Daarnaast wijst 40 procent op betere mogelijkheden om aan wet- en regelgeving te voldoen. Voor 37 procent speelt kostenoptimalisatie een rol.

Dat laatste is opvallend, omdat de publieke cloud lange tijd juist werd gepresenteerd als een manier om IT-​kosten te verlagen. Bij AI kan de kostenafweging echter anders uitpakken. Vooral toepassingen die voortdurend draaien en veel rekenkracht gebruiken, kunnen aanzienlijke cloudkosten veroorzaken.

Eigen infrastructuur vraagt weliswaar om investeringen in hardware, energie, koeling en beheer, maar kan bij voorspelbare en intensieve AI-​belastingen financieel aantrekkelijk zijn. Daar staat tegenover dat organisaties zelf verantwoordelijk worden voor onderhoud, beveiliging en voldoende capaciteit.

Het onderzoek laat daarmee zien dat er geen infrastructuurmodel bestaat dat voor alle AI-​toepassingen de beste keuze is. De aard van de toepassing en de eisen die eraan worden gesteld, bepalen steeds vaker waar deze wordt uitgevoerd.

Hybride infrastructuur wint aan betekenis

Een interessante uitkomst is dat organisaties die AI verspreid over meerdere omgevingen inzetten, gemiddeld iets verder zijn met de daadwerkelijke toepassing ervan.

Van de organisaties met een hybride infrastructuur heeft 65 procent AI in productie of realiseert er aantoonbare bedrijfswaarde mee. Bij organisaties die uitsluitend de cloud gebruiken, ligt dat percentage op 60 procent.

Het verschil is relatief klein en betekent niet automatisch dat een hybride infrastructuur tot betere AI-​resultaten leidt. Wel suggereert het onderzoek dat organisaties die verder zijn met AI vaker bewust kiezen voor verschillende infrastructuuromgevingen.

Zo kan een organisatie publieke cloudplatforms gebruiken om nieuwe AI-​modellen te ontwikkelen en te testen, terwijl toepassingen die met vertrouwelijke bedrijfsgegevens werken op eigen servers worden uitgevoerd. Andere toepassingen kunnen juist dicht bij de bron van de gegevens draaien, bijvoorbeeld in een productieomgeving waar machines voortdurend informatie verzamelen.

Deze laatste aanpak wordt vaak aangeduid als edge AI. Daarbij worden gegevens lokaal verwerkt, zonder dat ze voor iedere analyse naar een centraal datacenter hoeven te worden verstuurd. Dat kan voordelen bieden wanneer snelle reacties nodig zijn, de netwerkverbinding beperkt is of gegevens niet zomaar de locatie mogen verlaten.

Een dergelijke combinatie van cloud, eigen datacenters en lokale systemen brengt overigens ook extra complexiteit met zich mee. Organisaties moeten immers zorgen dat beveiligingsbeleid, toegangsrechten en beheer over al die omgevingen consistent blijven.

Digitale soevereiniteit is meer dan een eigen server

Volgens Actian laat het onderzoek zien dat digitale soevereiniteit een steeds belangrijkere rol speelt bij de inrichting van AI-​systemen. Daarbij waarschuwt het bedrijf dat het verplaatsen van AI-​toepassingen naar eigen infrastructuur niet automatisch betekent dat een organisatie meer controle krijgt.

Werkelijke controle vereist volgens Actian dat organisaties kunnen bepalen wie toegang heeft tot gegevens en AI-​modellen, dat zij deze regels daadwerkelijk kunnen afdwingen en dat zij achteraf kunnen aantonen dat dit ook is gebeurd.

Dat wordt belangrijker naarmate bedrijven meer gebruikmaken van AI-​agents: systemen die niet alleen informatie analyseren, maar ook zelfstandig handelingen kunnen uitvoeren. Denk aan software die gegevens uit verschillende bedrijfssystemen verzamelt, beslissingen voorbereidt of automatisch processen aanstuurt.

Bij dergelijke toepassingen is het niet voldoende om uitsluitend te weten waar het AI-​model draait. Organisaties moeten ook kunnen controleren welke gegevens het model gebruikt, welke acties het mag uitvoeren en hoe die handelingen worden vastgelegd.

Geen afscheid van de cloud

De belangrijkste conclusie van het onderzoek is dan ook niet dat bedrijven de publieke cloud verlaten. Daarvoor blijft deze infrastructuur te belangrijk. Het onderzoek laat vooral zien dat organisaties afstappen van het idee dat de cloud automatisch de beste plek is voor iedere AI-​toepassing.

In plaats daarvan ontstaat een aanpak waarbij bedrijven per toepassing beoordelen welke infrastructuur het beste aansluit bij hun eisen. Soms is dat de publieke cloud, soms een eigen datacenter en in andere gevallen een combinatie van verschillende omgevingen.

Voor IT-​afdelingen betekent dit dat infrastructuurkeuzes steeds nauwer verbonden raken met onderwerpen als gegevensbescherming, cybersecurity, kostenbeheersing en digitale autonomie. De vraag is niet langer uitsluitend welke AI-​technologie een organisatie wil gebruiken, maar ook waar die technologie mag draaien en wie er uiteindelijk controle over heeft.

Het onderzoek Where Enterprise AI Runs: Deliberate Workload Placement Across Cloud, On-​Premises, and Edge is uitgevoerd in juni en juli 2026. BARC ondervroeg 329 managers en specialisten op het gebied van IT, data en AI uit verschillende sectoren, waaronder industrie, financiële dienstverlening en gezondheidszorg. De deelnemers waren voornamelijk afkomstig uit Europa, Noord-​Amerika en Azië-​Pacific. Het betreft een internationaal onderzoek; de resultaten zijn niet afzonderlijk representatief voor de Nederlandse markt.

Het volledige onderzoek is beschikbaar via BARC en Actian.