Training Europese AI alternatieven

In de huidige AI-markt domineren Amerikaanse partijen zoals OpenAI, Google en Meta. Deze dominantie roept fundamentele vragen op over privacy, datasoevereinheid en de afhankelijkheid van commerciële modellen die grotendeels buiten Europa zijn ontwikkeld. Tegelijkertijd groeit de behoefte aan alternatieven die beter aansluiten bij Europese normen en waarden op het gebied van transparantie, controle en ethiek. Misschien werk je binnen een organisatie waar deze afwegingen steeds relevanter worden, of wil je simpelweg beter begrijpen welke strategische keuzes er zijn in het AI-landschap.

Tijdens de training Europese AI alternatieven krijg je inzicht in deze snel veranderende context. Je verkent de risico’s van afhankelijkheid van Amerikaanse modellen en maakt kennis met de opkomst van Europese initiatieven zoals Aleph Alpha, open source modellen als Mistral en Bloom, en zelfgehoste LLM’s gebaseerd op frameworks als Hugging Face of LM Studio. Deze alternatieven bekijk je in het licht van wet- en regelgeving zoals de AI Act en de GDPR.

Je leert strategisch na te denken over de inzet van AI in jouw organisatie. Wat betekent datasoevereinheid in jouw context? Wanneer is het verantwoord om voor open source te kiezen en wanneer juist niet? Hoe weeg je ethische en juridische overwegingen af tegen kosten, flexibiliteit en technische haalbaarheid? In plaats van te focussen op de techniek, richt de training zich op het maken van bewuste keuzes die passen bij jouw organisatie en de Europese waarden die daarin belangrijk zijn.

Je werkt met praktijkgerichte scenario’s waarin je de AI-behoeften van een organisatie analyseert en een strategie formuleert op basis van privacy, controle en lange termijn visie. In deze cases oefen je met het omzetten van abstracte principes als transparantie, explainability en autonomie naar heldere beleidskeuzes. De training geeft je praktische tools en denkkaders om een goed gefundeerd advies te kunnen geven of richting te bepalen.

Na afloop van de training beschik je over de strategische kennis en inzichten om AI binnen jouw organisatie op een verantwoorde manier in te zetten. Je begrijpt het speelveld van Europese AI-alternatieven, kunt marktontwikkelingen kritisch beoordelen en vertaalt juridische en ethische kaders naar keuzes die aansluiten bij je praktijk. Zo ben je voorbereid op de toekomst waarin AI én verantwoordelijkheid hand in hand moeten gaan.

Cursus Europese AI alternatieven

De cursus Europese AI alternatieven biedt je strategisch inzicht in alternatieven voor Amerikaanse AI-modellen. Je leert welke Europese en open source oplossingen er zijn, wat hun voordelen zijn op het gebied van privacy en datasoevereinheid, en hoe je deze strategisch kunt inzetten in jouw organisatie. Aan de hand van praktijkgerichte scenario’s ontwikkel je een visie op AI die past binnen de Europese context en regelgeving. Deze cursus helpt je om onderbouwde keuzes te maken over de inzet van AI-oplossingen, zonder dat je technische voorkennis nodig hebt

Bedrijfstraining Europese AI alternatieven

Wil je als organisatie een visie ontwikkelen over Europese AI alternatieven? In een bedrijfstraining kunnen wij de training volledig op maat verzorgen voor jou individueel of samen met een groep collega's.

Tijdens de Training Europese AI alternatieven komen in basis onderstaande onderwerpen aan bod. Afhankelijk van ontwikkelingen op het vakgebied, kan de feitelijke trainingsinhoud hier echter van afwijken. Bel ons gerust voor meer informatie over de actuele inhoud.

Tijdens deze training staat de strategische inzet van Europese en open source AI-oplossingen centraal. Deelnemers krijgen inzicht in relevante wetgeving, privacyvraagstukken, datasouvereiniteit en strategische afwegingen bij de keuze tussen commerciële en zelfgehoste AI-modellen. Praktijkcases en concrete scenario’s vormen de rode draad.

• Oriëntatie op het Europese AI-landschap
• • Inventarisatie van Europese AI-initiatieven zoals Aleph Alpha, Mistral en Bloom
  • Verkenning van open source modellen en zelfgehoste oplossingen
  • Positionering van Europese alternatieven ten opzichte van commerciële cloudgebaseerde modellen
• Privacy, datasouvereiniteit en controle
• • Belang van blijvende autonomie over data en AI-functionaliteit
  • Mogelijkheden van on-premise deployment van taalmodellen
  • Zelfbeheer versus uitbesteding van AI-functionaliteit
• Wetgeving en compliance
• • Overzicht van relevante wet- en regelgeving, zoals de AI Act en GDPR
  • Implicaties van regelgeving voor AI-strategieën binnen organisaties
  • Toepassing van compliance-criteria op concrete scenario’s
• Strategische afwegingen bij AI-keuzes
• • Analyse van de voor- en nadelen van open source, commerciële en hybride oplossingen
  • Criteria voor selectie: kosten, onderhoud, schaalbaarheid, transparantie, onafhankelijkheid
  • Langetermijnimpact van technologische keuzes op organisatieontwikkeling
• Praktijkcase: strategieontwikkeling voor AI binnen een organisatie
• • Analyse van een organisatie casus met een AI-vraagstuk
  • Opstellen van een afwegingskader op basis van ethiek, privacy, beheer en schaalbaarheid
  • Formuleren en presenteren van een strategisch AI-advies
• Toekomstgerichte visievorming
• • Reflectie op trends in AI-ontwikkeling in relatie tot waarden als autonomie en transparantie
  • Uitwerking van een (start van een) richtlijn of visiedocument voor de eigen organisatie