Grote taalmodellen in de onderneming

Grote taalmodellen (LLM's) zijn een soort kunstmatige intelligentiemodellen die zijn ontworpen voor natuurlijke taalverwerkingstaken (NLP).

Ze worden getraind op enorme hoeveelheden tekstgegevens om menselijke reacties of output te begrijpen en te genereren.

In dit artikel lees je wat LLM’s zijn, waarom ze zo belangrijk zijn geworden voor bedrijfsactiviteiten en hoe organisaties ze inzetten, inclusief de afwegingen en implementatiemethoden die voor besluitvormers het belangrijkst zijn.

Kort gezegd: Grote taalmodellen zijn deep learning-systemen die zijn getraind op enorme tekstdatasets om natuurlijke taal te begrijpen en te genereren. In een zakelijke context worden ze gebruikt voor het opzoeken van informatie, klantenondersteuning, het genereren van code, het automatiseren van content en het aansturen van workflows. De wereldwijde LLM-markt voor bedrijven werd in 2024 geschat op 6,7 miljard dollar en zal naar verwachting in 2034 71,1 miljard dollar bereiken. Bedrijven kunnen toegang krijgen tot LLM's via API, open-source modellen op hun eigen infrastructuur implementeren, of samenwerken met platforms zoals TextCortex namens hen zorgen voor de coördinatie van meerdere modellen en naleving van regelgeving.

Wat zijn grote taalmodellen?

Grote taalmodellen zijn krachtige deep learning algoritmen die natuurlijke taal kunnen begrijpen en genereren.

Hoe werken ze?

Deze modellen maken gebruik van complexe algoritmen en neurale netwerken om de context, de betekenis en de zinsbouw van tekstinvoer te begrijpen en relevante en samenhangende antwoorden te genereren. Het belangrijkste mechanisme achter grote taalmodellen is deep learning, met name het gebruik van transformers, die opmerkelijke successen hebben geboekt bij NLP .

Populaire LLM's

De LLM-markt is sinds 2023 snel veranderd. Tot de meest gebruikte modellen in bedrijfsomgevingen behoren nu:

• OpenAI GPT-4o en o3: GPT-4o wordt nog steeds veel gebruikt voor algemene zakelijke taken; o3 is het op redeneren gerichte model van OpenAI voor complexe problemen met meerdere stappen
• Anthropic Claude Sonnet 4 en Opus 4: Claude groeide in 2025 uit tot het toonaangevende model voor bedrijven en veroverde volgens^onderzoek van Menlo Ventures¹ een marktaandeel van 32% op de markt voor grote taalmodellen (LLM’s) voor bedrijven
• Google Gemini .0 en 2.5: dankzij de uitbreiding van Google naar de zakelijke markt via de integratie met Google Workspace steeg het gebruik onder ontwikkelaars begin 2025 met 69%
• Meta Llama 3.x: De toonaangevende open-sourceoptie, die op grote schaal wordt gebruikt door organisaties die modellen op hun eigen infrastructuur willen draaien
• Mistral Large 2: Een Europees open-sourcealternatief, vooral interessant voor bedrijven in de EU die veel waarde hechten aan gegevenssoevereiniteit

Een opvallende verschuiving: 37% van de bedrijven draait nu 5 of meer LLM’s tegelijk in productieomgevingen, waarbij ze voor verschillende taken verschillende modellen kiezen in plaats van zich aan één leverancier te binden.²

Mogelijkheden

Deze modellen kunnen allerlei taken uitvoeren: vragen beantwoorden, teksten samenvatten, vertalen, sentimentanalyse uitvoeren, code genereren en originele content maken. Nieuwere modellen ondersteunen ook agentische workflows, waarbij ze zelfstandig meerstapstaken plannen en uitvoeren, met toegang tot tools en geheugen dat over verschillende sessies heen beschikbaar blijft.

De rol van LLM's in de onderneming

Nu je een beter beeld hebt van wat LLM’s zijn, gaan we eens kijken welke rol ze binnen bedrijven spelen.

Model-API’s gebruiken

Er zijn verschillende manieren waarop je in je bedrijf gebruik kunt maken van een LLM, naast de eenvoudige webinterface.

Je zou een API kunnen doen naar een model dat als een service wordt aangeboden: verschillende bedrijven bieden openbare API’s aan waarmee gebruikers hun software eenvoudig kunnen koppelen. Dit proces biedt verschillende voordelen, waaronder meer functionaliteit en een hogere snelheid.

Een open-source model uitvoeren

Je kunt ook een open-source model downloaden en gebruiken in een omgeving die je zelf beheert.

Dit zou voor bepaalde bedrijven of toepassingen wel eens de juiste oplossing kunnen zijn. Deze modellen kunnen draaien op servers die het bedrijf zelf in bezit heeft of in een cloudcomputingsysteem dat door de onderneming wordt beheerd.

Afwegingen

Natuurlijk moeten bedrijven rekening houden met de afwegingen die gepaard gaan met LLM's en voorzorgsmaatregelen nemen om sommige potentiële gevaren van het gebruik ervan te beperken:

• Complexiteit: Het opzetten en onderhouden van een LLM is erg complex. Organisaties moeten altijd nagaan of ze over de expertise en capaciteit beschikken van medewerkers op het gebied van datawetenschap en engineering om een LLM op te zetten en te begeleiden.
• Vertrouwelijkheid: Houd er bij het gebruik van LLM’s rekening mee dat ze tekst kunnen verwerken en genereren op basis van invoer die gevoelige of vertrouwelijke informatie kan bevatten. Vertrouwelijke gegevens moeten veilig worden bewaard en mogen niet openbaar worden gemaakt tijdens interacties met LLM’s, zowel voor individuele gebruikers als wanneer ze in andere processen zijn geïntegreerd.
• Gegevensbescherming: Hoewel grote taalmodellen (LLM’s) de gegevens die ze voor hun training gebruiken niet expliciet opslaan of delen, bestaat er toch een risico op onbedoeld informatielekken of schendingen van de privacy, vooral als het gaat om persoonlijke of gevoelige informatie. Als een dienst regelmatig opnieuw wordt getraind op basis van gebruikersinteracties, kunnen andere gebruikers mogelijk toegang krijgen tot gegevens die op een bepaald moment naar de dienst zijn verzonden.
• Naleving van regelgeving: Het is essentieel om je aan gegevensbeschermingsregels zoals de AVG en de EU-AI-wet te houden als je LLM’s in zakelijke toepassingen gebruikt, want als je dat niet doet, kan dat leiden tot hoge boetes, juridische gevolgen en reputatieschade.

Ervoor zorgen dat het gebruik van LLM’s binnen je organisatie voldoet aan ethische normen en niet leidt tot onjuiste of schadelijke inhoud, is een basisvereiste voor elke implementatie binnen een onderneming.

TextCortex, bedrijfs-AI voor de implementatie van grote taalmodellen

TextCortex een in de EU gevestigd AI-infrastructuurplatform voor bedrijven dat organisaties toegang biedt tot meerdere LLM’s, zoals GPT-4o, Claude, Gemini en andere, via één enkel, goed beheerd platform. In plaats van voor elk model afzonderlijke API , beveiligingscontroles en toegangscontroles te moeten beheren, regelen bedrijven alles via TextCortex.

TextCortex met je bedrijfsgegevens, SharePoint, Google Drive, Confluence en andere bronnen, en stelt medewerkers in staat om die informatie op te halen en ernaar te handelen met behulp van natuurlijke taal. Toegangscontroles, auditlogboeken en machtigingsbeheer worden op platformniveau geregeld, niet per model. Dit is een cruciaal verschil voor bedrijven die met gevoelige gegevens werken en waarbij meerdere afdelingen betrokken zijn.

Resultaten van b2venture, een investeringsmaatschappij met meer dan € 800 miljoen aan beheerd vermogen:

• Een zevenvoudige groei in het gebruik van AI binnen het beleggingsteam
• 70% van het team maakt er nu gebruik van
• 5 tot 10 uur tijdwinst per beoordeelde investeringsmogelijkheid
• Meer dan 10 gespecialiseerde AI-agenten ingezet voor verschillende onderzoeks- en workflowfuncties

TextCortex ISO 27001-gecertificeerd, SOC 2-gecertificeerd, volledig GDPR-conform en voldoet aan de EU-AI-wet. Het bedient wereldwijd klanten uit de Fortune 500 en DAX 40 en biedt een AI-trainingsprogramma van drie maanden met vier workshops, teamcertificering en een toegewijde accountmanager om de implementatie vanaf het begin te stimuleren.

Veelgestelde vragen

Wat is een groot taalmodel (LLM)?

Een groot taalmodel is een deep learning-algoritme dat is getraind op basis van enorme hoeveelheden tekstgegevens om natuurlijke taal te begrijpen en te genereren. LLM’s maken gebruik van transformer-architecturen om context, semantiek en syntaxis te begrijpen, en ze kunnen taken uitvoeren die variëren van het beantwoorden van vragen en het samenvatten van tekst tot het schrijven van code en het uitvoeren van meerstaps workflows.

Welke LLM’s worden het meest gebruikt in bedrijfsomgevingen?

Vanaf 2025 zijn de toonaangevende LLM’s voor bedrijven GPT-4o en o3 van OpenAI, Claude Sonnet 4 en Opus 4 van Anthropic, en Gemini 2.0 en 2.5 van Google. Uit onderzoek van Menlo Ventures blijkt dat Anthropic halverwege 2025 een marktaandeel van 32% in de zakelijke LLM-markt heeft veroverd. Meta's Llama 3.x is de meest gebruikte open-sourceoptie voor organisaties die controle op locatie willen.

Hoe zetten bedrijven LLM’s in?

Er zijn drie belangrijke benaderingen: gebruikmaken van openbare API van modelaanbieders, open-source-modellen draaien op interne infrastructuur, of implementeren via een platform zoals TextCortex namens jou zorgt voor de coördinatie van meerdere modellen, de integratie van bedrijfsgegevens en naleving van regelgeving. De meeste bedrijven die serieus met AI werken, combineren minstens twee van deze benaderingen.

Wat zijn de belangrijkste risico’s van het gebruik van LLM’s binnen een bedrijf?

De belangrijkste risico’s zijn gegevensprivacy (LLM’s kunnen gevoelige informatie verwerken), naleving van regelgeving (met name de AVG en de EU-AI-wet), onnauwkeurigheid van het model (hallucinaties of onjuiste resultaten) en de complexiteit van de installatie en het onderhoud. De meeste van deze risico’s zijn beheersbaar met het juiste platform, toegangscontroles en een goed governancekader.

Hoe groot is de markt voor LLM’s voor bedrijven?

De wereldwijde markt voor LLM’s voor bedrijven werd in 2024 geschat op 6,7 miljard dollar en zal naar verwachting in 2034 71,1 miljard dollar bereiken, met een jaarlijks samengesteld groeipercentage (CAGR) van 26,1%. Gartner voorspelt dat meer dan 80% van de bedrijven tegen 2026 generatieve AI-toepassingen of API's zal hebben geïmplementeerd, tegenover minder dan 5% in 2023. Dit is een van de snelste technologische acceptatiecurves ooit.

Wat is het verschil tussen het gebruik van een API het draaien van een open-source-model?

API modellen zoals GPT-4o of Claude worden beheerd door de aanbieder en zijn via de cloud toegankelijk. Ze zijn in eerste instantie sneller en worden regelmatig bijgewerkt, maar je gegevens lopen wel via de infrastructuur van de aanbieder. Open-source modellen zoals Llama 3.x draaien op je eigen servers, waardoor je volledige controle over je gegevens hebt, maar ze vereisen aanzienlijk meer infrastructuurkennis om te implementeren en te onderhouden.

¹ Menlo Ventures. "LLM-marktupdate halverwege 2025: overzicht van basismodellen + economische aspecten." Juli 2025. menlovc.com

² Kong Inc. "Wat staat er te wachten voor generatieve AI in het bedrijfsleven?" 2025. konghq.com