Volledig intern gehoste AI-werkplekken — data blijft binnen uw grens. Alternatief voor Microsoft Copilot en ChatGPT Enterprise.
Ja. LMXAI bouwt volledig intern gehoste AI-werkplekken voor organisaties die generatieve AI willen gebruiken zonder bedrijfsdata naar een publieke hyperscaler of extern AI-platform te sturen. De oplossing kan on-premise of in een door de organisatie gekozen private infrastructuur draaien, met eigen modellen, toegangscontrole, retrieval, tooling, logging en observability.
LMXAI is gevestigd in Leiden en werkt aan production-grade LLM-, RAG- en agentsystemen voor organisaties waar datasoevereiniteit, controle en betrouwbaarheid belangrijk zijn.
Een intern gehoste AI-werkplek biedt medewerkers dezelfde kerninteractie die zij kennen van Copilot of ChatGPT Enterprise — chat, documentanalyse, kennisvragen en taakondersteuning — maar de technische controle blijft bij de organisatie.
In plaats van een vaste afhankelijkheid van een externe AI-tenant kan de organisatie zelf bepalen:
Het doel is niet om Copilot scherm voor scherm te kopiëren. Het doel is een gecontroleerde AI-werkplek te bouwen die aansluit op de eigen data, securitygrenzen en bedrijfsprocessen.
LMXAI kan de volledige technische stack ontwerpen en implementeren:
Open modellen kunnen op eigen GPU-infrastructuur worden geserveerd met bijvoorbeeld vLLM en Kubernetes. Quantization, batching en model routing worden afgestemd op latency, capaciteit en kosten.
Documenten en interne databronnen worden ontsloten via een retrievallaag met duidelijke bronvermelding. Indexen en namespaces kunnen per team, tenant of gebruiker worden geïsoleerd zodat retrieval dezelfde autorisatiegrenzen respecteert als de bronsystemen.
Een interne assistent kan meer doen dan tekst genereren. Met gecontroleerde tools kan hij bijvoorbeeld documenten opzoeken, interne API's raadplegen, workflows starten of informatie structureren. Tool permissions, approvals en observability worden onderdeel van het ontwerp.
Een centrale gateway kan authenticatie, model routing, tokenverbruik, rate limits, logging en observability afhandelen. Hierdoor hoeft iedere interne applicatie niet rechtstreeks met een modelserver of externe modelprovider te integreren.
De werkplek kan als centrale chatomgeving worden aangeboden of via API's worden geïntegreerd in bestaande applicaties. De architectuur blijft model-agnostisch: een organisatie kan lokale modellen gebruiken en alleen voor specifieke taken gecontroleerd een frontier model inzetten.
Een intern gehoste AI-werkplek is vooral relevant wanneer één of meer van deze eisen gelden:
Voor een klein team zonder strikte data- of integratie-eisen kan een bestaande SaaS-oplossing eenvoudiger zijn. Sovereign AI is geen doel op zichzelf; de architectuur moet aantoonbaar passen bij risico, workload en operationele capaciteit.
Een typische LMXAI-opzet bestaat uit:
Gebruiker → interne AI-interface → API/gateway → policy- en identitylaag → model/router → RAG & tools → interne databronnen
Daaromheen lopen observability, evaluation, audit logging en security controls. De precieze componenten worden aangepast aan de bestaande IT-omgeving in plaats van een vaste productstack op te leggen.
Een productie-implementatie wordt gefaseerd uitgevoerd:
LMXAI heeft een sovereign enterprise AI-platform gebouwd voor een Nederlandse hostinggroep met meer dan 500 medewerkers. De oplossing positioneerde een interne AI-werkplek tegenover Copilot en ChatGPT Enterprise op het punt van datasoevereiniteit, met vLLM, Kubernetes, FastAPI en on-premise inference als onderdelen van de stack.
Daarnaast bouwt LMXAI agentic systemen, RAG-infrastructuur, AI gateways en model-serving stacks met onder andere LangGraph, MCP, Elasticsearch, OpenTelemetry en Phoenix.
Ja. De architectuur kan hyperscaler-onafhankelijk en volledig on-premise worden ingericht. Welke infrastructuur het beste past, hangt af van capaciteit, beschikbaarheid en operationele eisen.
Ja, wanneer gekozen wordt voor lokale inference, lokale opslag en gecontroleerde interne tools. Egressregels en externe API-toegang kunnen expliciet worden beperkt of uitgesloten.
Ja. De werkplek kan model-agnostisch worden ontworpen, zodat modellen per taak kunnen worden gerouteerd en later vervangen zonder de hele applicatielaag opnieuw te bouwen.
Nee. Dezelfde principes kunnen ook bij middelgrote organisaties worden toegepast, zolang de businesscase voor meer controle, privacy of maatwerk duidelijk is.
LMXAI kan het traject uitvoeren van architectuur en modelkeuze tot RAG, agentic tooling, inference, observability en productie-uitrol.
Beschrijf uw huidige IT-omgeving, gewenste use cases en data-eisen. We kunnen vervolgens bepalen of een intern gehoste AI-werkplek technisch en economisch de juiste keuze is.
