← terug

10 juni 2026

Waarom data in Europa houden belangrijk kan zijn

"Moeten wij onze data eigenlijk in Europa houden?" Die vraag krijg ik regelmatig, en het eerlijke antwoord is: dat hangt af van welke data, en waarvoor. Ik heb eerder geschreven over het verschil tussen data residency en echte data-soevereiniteit, dus die discussie sla ik hier over. Deze keer wil ik het hebben over de praktische redenen. Waarom zou je er moeite voor doen, wat levert het concreet op, en wanneer is het eerlijk gezegd niet zo spannend?

Want dat laatste hoort er ook bij. "Alles moet in Europa" is net zo lui als "alles mag naar de VS". Beide standpunten besparen je het nadenken, en dat nadenken is nou juist het werk.

Reden één: de AVG kijkt mee, en je toezichthouder ook

De AVG stelt eisen aan het doorgeven van persoonsgegevens naar landen buiten de Europese Economische Ruimte. Dat mag niet zomaar, daar zijn juridische constructies voor nodig: een adequaatheidsbesluit, standaardcontractbepalingen of een andere grondslag. Voor de Verenigde Staten ligt er sinds 2023 het EU-US Data Privacy Framework, maar de twee voorgangers daarvan zijn allebei door het Europese Hof van Justitie ongeldig verklaard. Dit is geen juridisch advies, maar wel een patroon dat je in je risico-inschatting mag meenemen: de juridische basis onder trans-Atlantische datadoorgifte is de afgelopen tien jaar twee keer onder organisaties vandaan getrokken.

Wat betekent dat praktisch? Als jouw persoonsgegevens binnen de EER blijven, hoeft die hele doorgiftediscussie niet gevoerd te worden. Je DPIA wordt korter. Je privacy officer hoeft geen transfer impact assessment te schrijven voor elke nieuwe AI-dienst. En als een toezichthouder vragen stelt, is "de data blijft binnen de EER" een antwoord dat weinig vervolgvragen oproept.

Let op het woordje persoonsgegevens. De AVG gaat niet over al je data. Een dataset met productprijzen of openbare handleidingen valt er niet onder. Maar bij AI is de grens vager dan mensen denken: prompts van medewerkers bevatten verrassend vaak namen, klantsituaties en personeelskwesties. Wie denkt dat zijn AI-gebruik geen persoonsgegevens raakt, heeft meestal nog niet in de logs gekeken.

Reden twee: vertrouwen is moeilijker uit te leggen dan techniek

Een huisartsenpraktijk, een advocatenkantoor, een jeugdzorginstelling. Voor dit soort organisaties is data niet alleen een compliance-onderwerp, het is de kern van de vertrouwensrelatie. En vertrouwen werkt niet juridisch, het werkt psychologisch.

Stel, een GGZ-instelling gebruikt AI om behandelverslagen samen te vatten, en een cliëntenraad vraagt waar die verslagen heengaan. Er zijn dan twee mogelijke antwoorden. Het eerste: "De data gaat naar een Amerikaanse dienst, maar er ligt een verwerkersovereenkomst, er is een adequaatheidsbesluit en de leverancier zegt niet te trainen op onze data." Het tweede: "De data blijft op servers in Nederland, bij een partij die wij kunnen controleren." Beide antwoorden kunnen verdedigbaar zijn. Maar het tweede antwoord is in één zin klaar, en het eerste vraagt om een uitleg waar de helft van de zaal bij afhaakt.

Dat is geen detail. Organisaties die met gevoelige data werken, moeten hun keuzes kunnen uitleggen aan mensen die geen jurist of techneut zijn: patiënten, cliënten, ouders, ondernemingsraden. Een datastroom die in Europa blijft is simpelweg makkelijker uit te leggen, en uitlegbaarheid is een onderschatte vorm van risicobeheersing.

Reden drie: aanbestedingen vragen er steeds vaker om

Wie aan overheden levert, of dat wil gaan doen, kent de vragenlijsten. In aanbestedingen en inkooptrajecten van gemeenten, provincies en uitvoeringsorganisaties zie ik steeds vaker expliciete eisen of wensen over opslag en verwerking binnen de EU of de EER. Soms als harde eis, soms als gunningscriterium waarop je punten scoort, soms verstopt in een informatiebeveiligingsbijlage.

Voor leveranciers is dit een nuchtere commerciële afweging. Als je software of AI-dienst alleen op Amerikaanse infrastructuur draait, kun je bij sommige trajecten niet eens meedoen, of je begint met achterstand. Een Europese hostingoptie is dan geen idealisme maar gewoon marktoegang. Ik heb leveranciers gesproken die hun architectuur achteraf moesten ombouwen omdat een grote overheidsklant erom vroeg. Achteraf ombouwen is altijd duurder dan vooraf ontwerpen, zeker als je AI-stack inmiddels vastzit aan één Amerikaanse modelprovider.

Voor overheden zelf geldt hetzelfde in spiegelbeeld: wie nu een AI-systeem inkoopt dat alleen buiten Europa kan draaien, legt een eis vast voor de komende jaren. Contracten lopen lang, en migreren is duur.

Reden vier: continuïteit als de voorwaarden veranderen

Dit is de reden die de afgelopen jaren het hardst is gegroeid, en hij is niet juridisch maar operationeel. Wat gebeurt er met jouw dienstverlening als een buitenlandse leverancier zijn voorwaarden, prijzen of beleid wijzigt?

Dat is geen theoretische vraag. Cloudleveranciers en AI-bedrijven passen regelmatig hun voorwaarden aan: andere prijzen, andere datavoorwaarden, modellen die worden uitgefaseerd, API's die veranderen, diensten die in bepaalde regio's worden beperkt. Daar zit zelden kwade opzet achter, het is gewoon hoe snel deze markt beweegt. Maar als jouw primaire proces afhangt van één dienst onder buitenlands recht en buitenlands beleid, dan beweegt jouw bedrijfsvoering mee met beslissingen waar je geen invloed op hebt en die je soms pas in een changelog leest.

Daar komt een geopolitieke laag bij die ik voorzichtig wil formuleren: de verhouding tussen Europa en de Verenigde Staten is de laatste jaren minder vanzelfsprekend stabiel dan we lang aannamen. Niemand kan voorspellen wat dat betekent voor techleveranciers. Maar continuïteitsplanning gaat niet over voorspellen, het gaat over afhankelijkheden kennen. De vraag is niet "gaat dit misgaan?" maar "wat doen wij als het misgaat, en hoe lang duurt onze overstap?"

Data in Europa houden, of in elk geval een werkende Europese terugvaloptie hebben, maakt dat antwoord concreter. Een open-source model dat op Europese infrastructuur draait kan niemand op afstand uitzetten of van voorwaarden voorzien. Voor je kernprocessen is dat een vorm van verzekering. En zoals bij elke verzekering geldt: je hoopt dat je hem nooit nodig hebt, en je sluit hem af voordat het nodig is.

Reden vijf: latency, de nuchterste van allemaal

Tot slot de minst principiële reden: fysieke afstand. Een netwerkverzoek van Nederland naar een datacenter aan de Amerikaanse oostkust kost al snel enkele tientallen milliseconden extra per rondgang, heen en terug. Voor een chatgesprek waarin een model toch al seconden over zijn antwoord doet, merk je daar weinig van. Laten we daar eerlijk over zijn.

Maar er zijn situaties waarin het wel telt. Spraaktoepassingen, waar elke pauze hoorbaar is. Toepassingen die per gebruikersactie meerdere AI-aanroepen achter elkaar doen, waardoor die tientallen milliseconden zich optellen. Systemen die grote documenten of veel data per verzoek meesturen. En pijplijnen die miljoenen kleine aanroepen doen, waar afstand zich vertaalt in doorlooptijd en soms in datatransferkosten. Voor die gevallen is een model dichtbij gewoon technisch beter, los van elke principiële discussie.

Latency is zelden de doorslaggevende reden om voor Europa te kiezen. Maar het is een mooie bijvangst, en voor realtime toepassingen soms wel degelijk een hoofdreden.

En wanneer maakt het eerlijk gezegd weinig uit?

Nu de andere kant, want die hoort erbij. Er zijn genoeg situaties waarin de vraag waar je data staat nauwelijks gewicht heeft.

Openbare data, om te beginnen. Wie AI gebruikt om teksten te herschrijven die toch op de website komen, of om openbare documentatie te doorzoeken, hoeft zich over doorgifte weinig zorgen te maken. Hetzelfde geldt voor experimenten met synthetische of geanonimiseerde testdata, voor generieke vragen zonder bedrijfscontext ("leg dit SQL-concept uit") en voor veel marketingwerk. Een prototype dat nooit echte klantdata ziet, mag van mij op elke API draaien die handig is.

Ook belangrijk: de beste modellen komen op dit moment vaak uit de VS en China, en voor sommige taken maakt modelkwaliteit echt het verschil. Als je een taak hebt waarbij dat verschil telt en de data niet gevoelig is, dan is een Amerikaanse API een prima keuze. Dogmatisch alles in Europa willen draaien, ook als de data publiek is en het beste gereedschap elders staat, kost geld en kwaliteit zonder dat er een risico tegenover staat.

De fout zit niet in het gebruiken van Amerikaanse diensten. De fout zit in het niet maken van de keuze. Wie alles standaard naar de goedkoopste of bekendste API stuurt, heeft niet gekozen maar gegokt. Wie alles standaard in Europa wil, heeft ook niet gekozen, alleen een andere gok gedaan.

Een denkmodel: beslis per dataflow, niet per organisatie

Hoe pak je dit praktisch aan? Niet met één beleidsregel voor de hele organisatie, maar per dataflow. Voor elke plek waar data een AI-systeem ingaat, beantwoord je vier vragen.

Scoort een dataflow hoog op de eerste drie vragen, dan is Europa houden, of zelf hosten, het overwegen meer dan waard. Scoort hij overal laag, gebruik dan gerust het beste of goedkoopste gereedschap, waar het ook staat. De meeste organisaties komen uit op een mix, en dat is geen zwakte maar precies het bewijs dat er is nagedacht.

Data in Europa houden is geen doel op zich. Het is een middel om vier dingen te bereiken: minder juridisch gedoe, makkelijker uit te leggen keuzes, toegang tot markten die erom vragen en grip op je eigen continuïteit. Soms krijg je er nog wat milliseconden bij cadeau. Begin niet bij het principe, begin bij je dataflows. Dan volgt het antwoord vanzelf, en het is bijna nooit voor alles hetzelfde antwoord. 

↘︎ ALLE ARTIKELEN