{"id":32680,"date":"2026-08-21T15:15:48","date_gmt":"2026-08-21T13:15:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.solvinity.com\/?post_type=blog&p=32680"},"modified":"2026-08-21T15:25:00","modified_gmt":"2026-08-21T13:25:00","slug":"ai-architectuur-inrichten","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.solvinity.com\/nl\/blog\/ai-architectuur-inrichten\/","title":{"rendered":"AI inrichten zonder spijt: zes architectuurkeuzes voor dag \u00e9\u00e9n"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a><\/p>\n\t\t

\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

<\/i> Home<\/span><\/a><\/span><\/span><\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\"Dennis
\n Dennis van Remortel<\/span>\n Portfolio Architect Public Cloud<\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t21 augustus 2026\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
Blogs<\/a><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

AI inrichten zonder spijt: zes architectuurkeuzes voor dag \u00e9\u00e9n<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Een succesvolle AI-pilot is nog geen beheersbare dienst. Deze architectuurprincipes helpen organisaties om vanaf dag \u00e9\u00e9n snelheid te combineren met veiligheid, controle en schaalbaarheid.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

De verleiding van snelheid <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Vrijwel elke organisatie onderzoekt momenteel hoe AI ingezet kan worden. De druk komt van boven, van opzij en soms van buiten. En dus wordt er gehandeld: een pilot hier, een tool daar. Voor je het weet draait er ergens een Large Language Model in een omgeving die ooit voor iets heel anders is ontworpen.<\/p>

Ik begrijp die snelheid, maar kijk vanuit mijn rol als Portfolio Architect Public Cloud verder dan het model of de eerste toepassing. Ik kijk vooral naar het fundament eromheen: identiteit, data, netwerk, logging, compliance, kosten en beheer. Juist daar wordt bepaald of een AI-oplossing kan doorgroeien van een interessant experiment naar een betrouwbare clouddienst.<\/p>

Daarom stel ik bij iedere nieuwe AI-use case vanaf dag \u00e9\u00e9n een paar eenvoudige vragen. Wie is eigenaar van deze dienst? Kunnen we het gebruik, de risico\u2019s en de kosten over twee jaar nog beheersen? En kunnen we een model of leverancier vervangen zonder de hele oplossing opnieuw te bouwen?<\/p>

De antwoorden bepalen of een AI-omgeving blijvend waarde levert of langzaam verandert in een operationeel, financieel of compliance-risico.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

AI zonder eigenaarschap wordt snel onbeheersbaar <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Een AI-implementatie is geen project met een vaste eindoplevering, maar een levende dienst. Modellen worden bijgewerkt of uitgefaseerd, wijzigingen in prompts en databronnen be\u00efnvloeden het gedrag en groeiend gebruik vergroot de afhankelijkheid.<\/p>

Toch kom ik organisaties tegen die een generatieve AI-oplossing inrichten zonder duidelijk antwoord op vragen als: wie is verantwoordelijk als het model plotseling anders reageert? Wie bewaakt de kwaliteit van de output? Wie bepaalt welke data mag worden gebruikt? En wie besluit wanneer een model moet worden vervangen?<\/p>

Dat zijn governancevragen die je architecturaal moet verankeren en niet pas moet oplossen wanneer er iets misgaat.<\/p>

Leg daarom niet alleen vast wie \u2018eigenaar van AI\u2019 is, maar ook wie verantwoordelijk is voor de use case, de data, het platform en de risico\u2019s en richt v\u00f3\u00f3r de eerste productiegebruiker een beheerkader in voor monitoring, wijzigingen, incidenten en lifecycle.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Security voeg je niet achteraf toe\u200b<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

De tweede valkuil is bekender, maar wordt nog steeds te vaak onderschat: security als nagedachte. Bij AI is dat extra riskant, omdat de aanvalsoppervlakte anders is dan bij traditionele software.<\/p>

Niet alleen de infrastructuur vormt een risico. Ook de input van gebruikers, de data die aan het model wordt aangeboden, de koppelingen met andere systemen en de output van het model zijn potenti\u00eble risicovectoren. Denk aan prompt injection, ongewenste toegang tot databronnen, het blootleggen van vertrouwelijke informatie en onjuist gebruik van gegenereerde resultaten.<\/p>

Security-by-design betekent bij AI daarom meer dan netwerksegmentatie en toegangsbeheer, hoe belangrijk die basismaatregelen ook zijn. Het ontwerp moet vooraf antwoord geven op concrete vragen over data, toegang, verwerking, modeltraining, logging en menselijke controle.<\/p>