De Rijksoverheid ontwikkelt met Vlam een eigen AI-platform dat volledig onder Nederlandse controle blijft. Dit betekent dat data, modellen en infrastructuur niet in handen komen van commerciële partijen zoals OpenAI of Google. Voor MKB-ondernemers die overheidsopdrachten doen of zelf worstelen met databeveiliging bij AI-gebruik, is dit een signaal dat de lat voor veiligheid en soevereiniteit fors omhoog gaat.

Wat er aan de hand is

Vlam staat voor Veilige Lokale AI Modellen en is ontwikkeld door SSC-ICT in samenwerking met de AIVD. Het platform moet uitgroeien tot een rijksbreed AI-alternatief voor commerciële diensten zoals ChatGPT, Claude of Gemini. Volgens de antwoorden op vragen uit de Tweede Kamer over de IT-jaarverslagen van drie ministeries (Justitie en Veiligheid, Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties, en Economische Zaken en Klimaat) biedt Vlam een volledig binnen de rijksoverheid beheerde omgeving. Data, modellen en infrastructuur blijven daarbij onder Nederlandse controle.

De verwachting is dat een brede productie-uitrol in de tweede helft van dit jaar volgt, zodra risicoanalyses, beveiligingsprocedures en compliancetrajecten zijn afgerond. Vlam wordt momenteel al geleverd aan de ministeries van VWS, Financiën, Algemene Zaken, OCW, IenW en de Hoge Colleges van Staat. Pilots draaien bij diverse andere rijksorganisaties. De AI-assistent wordt ingezet voor tekstbewerking, kwaliteitscontrole, vertalingen, brainstormen, sparren en samenvatten. Cruciaal is dat geen vertrouwelijke of privacygevoelige informatie wordt verwerkt.

Wat dit betekent

Voor MKB-ondernemers die overheidsopdrachten doen, betekent Vlam dat de Rijksoverheid een eigen standaard zet voor AI-gebruik. Dit heeft directe gevolgen voor hoe je als leverancier met data omgaat. Als de overheid eist dat AI-toepassingen voldoen aan dezelfde beveiligings- en soevereiniteitseisen als Vlam, dan kun je niet zomaar ChatGPT of andere commerciële tools inzetten voor projecten met de overheid. Je zult moeten kunnen aantonen dat data binnen Nederland blijft en niet via Amerikaanse of andere servers loopt.

Voor ondernemers die zelf worstelen met databeveiliging bij AI-gebruik, is Vlam een voorbeeld van hoe je AI veilig kunt inzetten zonder afhankelijk te zijn van grote techbedrijven. De aanpak van de overheid – een eigen omgeving, eigen modellen, eigen infrastructuur – is ook voor kleine bedrijven een denkrichting. Uit een enquête onder 285 gebruikers blijkt dat ambtenaren vooral waarde hechten aan voorspelbaarheid, veiligheid en stabiliteit. 77 procent ervaart merkbare tijdsbesparing, 82 procent gebruikt Vlam minimaal wekelijks. De gemiddelde tevredenheid scoort een 7,1.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je overheidsopdrachten uitvoert of wilt gaan doen, overweeg om je AI-gebruik te herzien. Je zou kunnen inventariseren welke AI-tools je nu inzet voor projecten met de overheid en controleren of deze voldoen aan de eisen van datasoevereiniteit. Een mogelijkheid is om een aparte, lokale AI-omgeving op te zetten voor overheidsprojecten, vergelijkbaar met hoe Vlam werkt. Dit kan door open-source modellen te draaien op eigen servers of via een Nederlandse cloudprovider die garanties biedt voor dataopslag binnen Nederland.

Als je in een sector werkt met gevoelige klantdata, zoals zorg, juridisch of financieel, dan kun je de Vlam-aanpak als blauwdruk gebruiken. Overweeg om een eigen AI-omgeving te bouwen waarin data nooit de eigen infrastructuur verlaat. Dit hoeft niet grootschalig: je kunt beginnen met een klein open-source model zoals Llama of Mistral, draaiend op een lokale server of een beveiligde cloudomgeving. Het belangrijkste is dat je data niet naar externe API’s stuurt. Dit verkleint het risico op datalekken en schept vertrouwen bij klanten.

Als je worstelt met de keuze tussen commerciële AI-tools en eigen oplossingen, dan biedt Vlam een helder afwegingskader. De overheid kiest voor voorspelbaarheid en veiligheid boven de nieuwste functies. Je zou dezelfde afweging kunnen maken: wat is voor jouw bedrijf belangrijker – de allernieuwste AI-functionaliteit of de garantie dat data veilig blijft? Een optie is om hybride te werken: gebruik commerciële tools voor niet-gevoelige taken, en een eigen omgeving voor vertrouwelijke informatie. Dit vraagt om een duidelijke scheiding in je werkprocessen.

Als je een team aanstuurt dat met AI werkt, overweeg om interne richtlijnen op te stellen voor AI-gebruik, geïnspireerd op de Vlam-aanpak. Je zou kunnen bepalen welke data wel en niet in externe AI-tools mogen worden ingevoerd. Een mogelijkheid is om een lijst te maken van toegestane AI-toepassingen per type data. Dit helpt om medewerkers bewust te maken van risico’s en geeft hen een kader waarbinnen ze veilig kunnen experimenteren. Uit de Vlam-enquête blijkt dat gebruikers vooral waarde hechten aan stabiliteit en voorspelbaarheid – dat geldt ook voor interne adoptie.

Bron: Computable](https://www.computable.nl/2026/06/10/vlam-in-de-ai-pan-bij-rijksambtenaren/)