De meest gebruikte en populaire AI modellen

Inleiding

Grote taalmodellen (LLM’s) spelen een steeds grotere rol en agentien die dingen voor ons doen zijn niet langer toekomstmuziek, maar vormen de kern van talrijke bedrijfsprocessen – van contentcreatie tot klantenservice en analyse en documentverwerking.

In dit artikel bespreken we enkele van de populairste modellen, waaronder Gemini, ChatGPT, Claude, Bing Chat, Copilot, DeepSeek en het europese Mistral AI (LeChat).
Daarbij gaan we kritisch in op privacykwesties, de implicaties van de EU AI‑Act en de zorgen rondom Chinese modellen zoals DeepSeek.

Definitie en belang

Grote taalmodellen zijn AI‑systemen die in staat zijn om mensachtige teksten te genereren en complexe taken uit te voeren. Modellen zoals Gemini (Google DeepMind), ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Bing Chat (Microsoft), Copilot (Microsoft), DeepSeek (Chinees) en LeChat (Mistral AI) onderscheiden zich door hun unieke capaciteiten. Elk van deze modellen kent meerdere varianten (bijvoorbeeld Gemini 1 versus Gemini 2 Flash of ChatGPT‑4 versus o3‑mini‑high), maar in dit artikel gaan we niet in op de details van de varianten. Het overkoepelende belang ligt in de toepassing van deze technologieën om bedrijfsprocessen efficiënter te maken en beter in te spelen op de behoeften van diverse markten, met name in een streng gereguleerde Europese context.

Stappenplan of richtlijnen

Om een LLM succesvol te implementeren, kunnen bedrijven het volgende stappenplan hanteren:

1. Analyseer bedrijfsprocessen: Identificeer welke taken geoptimaliseerd kunnen worden met AI en bepaal welke processen baat hebben bij geavanceerde taalmodellen.
2. Selecteer het juiste model: Kies een model op basis van relevante criteria zoals taalondersteuning, verwerkingssnelheid en culturele afstemming. Voor de Europese markt kan LeChat aantrekkelijk zijn vanwege de nadruk op meertaligheid en lokale nuances.
3. Evalueer privacy en compliance: Zorg dat het gekozen model voldoet aan de GDPR en andere lokale regelgeving, en controleer of data veilig en binnen de EU wordt verwerkt.
4. Voer een pilot uit: Implementeer het model in een kleinschalige setting, monitor de prestaties en pas de implementatie aan op basis van de resultaten.
5. Train medewerkers: Medewerkers opleiden in het omgaan met AI en voldoen aan de eisen van AI geletterdheid is niet alleen verstandig maar ook verplicht volgens de EU AI Act.

Ethische en juridische overwegingen

Het gebruik van LLM’s brengt belangrijke ethische en juridische vraagstukken met zich mee:

• Privacy en gegevensbescherming: Alle modellen moeten transparant zijn over de wijze van dataverzameling, verwerking en opslag. Dit is cruciaal voor de naleving van de GDPR, vooral wanneer data buiten de EU wordt verwerkt.
• EU AI‑Act: De EU AI‑Act introduceert strenge regels voor high‑risk AI‑systemen. Bedrijven moeten erop toezien dat de gebruikte modellen aan deze normen voldoen, met name op het gebied van veiligheid en transparantie.
• Risico’s bij Chinese modellen: Modellen zoals DeepSeek roepen extra zorgen op vanwege de manier waarop zij omgaan met persoonsgegevens en de mogelijke opslag van data buiten de EU. Europese toezichthouders hebben al aandacht besteed aan de privacypraktijken van dergelijke modellen.Ons advies: niet doen!!
• Verantwoordelijkheid en bias: Organisaties moeten kunnen verantwoorden hoe AI-beslissingen tot stand komen en waarborgen dat er geen systematische bias of discriminatie optreedt.

Implementatie en Training

Een succesvolle implementatie van LLM’s vereist zowel technische integratie als uitgebreide training van personeel:

• Integratie in bedrijfsprocessen: Zorg voor een naadloze integratie van het gekozen model in bestaande systemen, zoals CRM, documentbeheer of contentcreatieplatformen.
• Opleiding en bewustwording: Bij AI Personeelstraining (AIP) trainen we medewerkers op zowel technische als ethische aspecten van AI. Dit omvat workshops over hoe LLM’s werken, hoe privacy gewaarborgd blijft en hoe de output kritisch geëvalueerd kan worden.
• Gebruikersondersteuning: Bied continue ondersteuning en feedbackmogelijkheden, zodat gebruikers snel vertrouwd raken met de mogelijkheden en beperkingen van de technologie.
• Monitoring en bijsturing: Regelmatige evaluaties en monitoring helpen om de kwaliteit, veiligheid en naleving van regelgeving te waarborgen.

Overzicht van de besproken LLM’s

• Gemini: Een multimodaal model van Google DeepMind, beschikbaar in diverse varianten (bijvoorbeeld Gemini 1 en Gemini 2 Flash).
• ChatGPT: OpenAI’s toonaangevende taalmodel, met verschillende versies zoals ChatGPT‑4 en recente varianten zoals o3‑mini‑high.
• Claude: Een model van Anthropic dat via Constitutional AI veiligheid en ethiek hoog in het vaandel heeft staan.
• Bing Chat: Microsoft’s AI-chatbot, geïntegreerd in de Bing-zoekmachine en populair vanwege de combinatie van zoekfunctionaliteit en conversational AI.
• Copilot: Een AI-assistent van Microsoft die is geïntegreerd in Office-toepassingen en ontwikkelaars ondersteunt bij codering en documentcreatie.
• DeepSeek: Een Chinees model dat opvalt door kostenefficiëntie en innovatieve trainingstechnieken, maar dat tevens kritische privacyvragen oproept binnen de Europese context. Ook de censuur door de Chinese overheid in het model moet al een rode vlag zijn voor ieder bedrijf.
• LeChat: Een model van Mistral AI, speciaal ontworpen voor meertaligheid en het respecteren van Europese culturele nuances, met functies zoals Flash Answers, documentverwerking (inclusief OCR en PDF‑ondersteuning) en code‑interpretatie.Geheel in lijn met de EU AI Act is dit een prima optie voor Europese bedrijven.

Let op: Hoewel elk van deze LLM’s meerdere varianten kent, gaan we in dit artikel niet diep in op de verschillen tussen bijvoorbeeld Gemini 1 versus Gemini 2 Flash of ChatGPT‑4 versus o3‑mini‑high.

Conclusie

Grote taalmodellen bieden tal van voordelen voor bedrijven, van verbeterde contentcreatie tot efficiëntere klantencommunicatie. Voor Nederlandse en Europese organisaties is het echter essentieel om niet alleen naar de technische mogelijkheden te kijken, maar ook om kritisch te zijn op privacy en regelgeving. De EU AI‑Act en de strenge eisen van de GDPR vormen hierbij belangrijke kaders. Bovendien roepen Chinese modellen zoals DeepSeek extra zorgen op over gegevensverwerking en internationale datatransfers.
Bij AI Personeelstraining (AIP) ondersteunen we bedrijven bij het veilig en verantwoord implementeren van deze technologieën, zodat uw personeel optimaal voorbereid is op de toekomst van AI.

Heeft uw organisatie al nagedacht over de integratie van een LLM? Ontdek hoe AIP u kan helpen en neem contact met ons op voor meer informatie.

Links naar de homepages van de besproken modellen:
Gemini – ChatGPT – Claude – Bing Chat – Copilot – DeepSeek – Mistral AI (LeChat).