Cloud Expo 2025 trok dit jaar een recordaantal bezoekers in Nederland. Het evenement bracht leveranciers, start-ups en IT-teams samen rond cloud, data en kunstmatige intelligentie. Organisaties kwamen vooral voor praktische voorbeelden en betrouwbare oplossingen. De groei laat zien dat AI en cloud nu kernonderdelen van bedrijfsvoering zijn.
Recordopkomst bevestigt belang
De beursvloer stond vol met aanbieders van cloudplatforms, datadiensten en beveiliging. Bezoekers zochten vooral naar manieren om kosten te beheersen en prestaties te verbeteren. Veel stands lieten zien hoe bestaande IT stap voor stap naar de cloud kan, zonder grote risico’s.
Hybride cloud was een terugkerend thema. Dat betekent dat bedrijven hun eigen datacenter combineren met publieke cloud. Zo houden ze controle over gevoelige data, maar profiteren ze van schaalbare rekenkracht voor piekbelasting.
Ook edge computing kreeg aandacht. Dit is het verwerken van data dicht bij de bron, bijvoorbeeld in een fabriek of ziekenhuis. Het verlaagt vertraging, bespaart bandbreedte en helpt bij privacy, omdat minder ruwe data de cloud in gaat.
AI centraal op de beurs
Leveranciers toonden veel generatieve AI. Dat zijn systemen die tekst, code of beelden maken op basis van voorbeelden. De demos gingen over klantenservice, softwareontwikkeling en documentverwerking.
Bedrijven willen AI dicht bij hun data draaien, bijvoorbeeld in een eigen omgeving of in een Europese cloudregio. Dit moet prestaties verbeteren en helpt bij privacyregels. Veel partijen boden kant-en-klare API’s en modellen, zodat teams sneller kunnen starten.
Tegelijk zochten bezoekers naar grip op kwaliteit en risico’s. Hoe voorkom je hallucinaties, oftewel foutieve antwoorden van een model? En hoe leg je uit hoe een algoritme tot een besluit kwam, zeker bij audits of klachten?
Druk op datagebruik en AVG
Privacy stond hoog op de agenda. De Algemene verordening gegevensbescherming (AVG) eist dataminimalisatie: verwerk niet meer gegevens dan nodig is. Bezoekers vroegen daarom naar automatische anonimisering en versleuteling.
Ook logbestanden en trainingsdata kwamen ter sprake. AI-systemen leren vaak van gebruikersinteracties. Organisaties willen uitschakelen dat klantdata het model trainen, of dit strikt beperken en documenteren.
Voor Nederlandse zorginstellingen, gemeenten en scholen zijn deze keuzes concreet. Zij moeten kunnen aantonen waar data staat en wie erbij kan. Europese dataopslag en strikte toegang lagen daarom voor de hand.
“De AVG vereist een duidelijk doel, minimale gegevens en passende beveiliging. Dit geldt ook voor AI-diensten in de cloud.”
EU AI-verordening stuurt keuzes
De Europese AI-verordening (AI Act) treedt gefaseerd in werking. Verboden toepassingen gelden al vroeg in 2025. Regels voor general-purpose AI, zoals brede taalmodellen, volgen later in 2025. Eisen voor hoogrisico-systemen komen nog later.
Leveranciers lieten zien hoe ze voldoen aan de AI Act: betere documentatie, datasetbeheer en risicoanalyse. Voor hoogrisico-toepassingen zijn logging en technische dossiers verplicht. Dat vraagt om tooling die herleidbaarheid en versiebeheer standaard maakt.
Voor inkopers is dit goed nieuws, maar het vergt voorbereiding. Contracten moeten de nieuwe verantwoordelijkheden verdelen tussen klant, cloudprovider en modelaanbieder. Op het moment van schrijven werkt de Europese Commissie aan nadere richtsnoeren en standaarden.
Nederland wil soevereine keuzes
Data-soevereiniteit speelde duidelijk mee in productkeuzes. Nederlandse organisaties vragen om EU-regio’s, Europese supportteams en heldere exit-opties. Zo willen zij leveranciersonafhankelijk blijven en voldoen aan toezicht door de Autoriteit Persoonsgegevens.
Initiatieven als GAIA-X en Europese cloudregio’s kregen aandacht als bouwsteen voor publieke sector en zorg. Onderwijs en onderzoek grijpen daarnaast naar diensten van SURF voor rekenkracht en dataopslag. Die combinatie moet innovatie versnellen met controle over data.
Ook mkb-bedrijven zoeken praktische routes. Zij stappen vaak in met één proces, zoals factuurverwerking of helpdeskautomatisering. Daarna volgt pas zwaardere AI, zoals interne zoek- en samenvatsystemen op eigen documenten.
Veel potentie, nog gaten
De belofte is groot, maar er ontbreken nog puzzelstukken. Kosten van AI-workloads zijn lastig te voorspellen door wisselende reken- en opslagbehoefte. Goede monitoring en kostenplafonds blijken noodzakelijk.
Daarnaast blijven kwaliteit en bias gevoelige punten. Organisaties willen benchmarks die passen bij hun eigen data en taal. Nederlands blijft daarbij een aandachtspunt voor generatieve systemen die vooral op Engels zijn getraind.
Tot slot groeit de vraag naar energie-inzicht. Datacenters worden zuiniger, maar AI vergroot de vraag naar rekenkracht. Steeds meer klanten willen daarom een CO2-rapport bij hun clouddiensten en AI-projecten.