DCTerra

Van regievoering
naar regie op ontwikkeling

Een genuanceerd strategisch kader voor ICT bij DCTerra

Strategie AI Self-hosted Ontwikkeling
01 / Erkenning

De regievoerende strategie was het juiste antwoord

Laten we beginnen met erkenning. De keuze om als ICT-organisatie een regievoerende rol aan te nemen was een verstandige keuze, gebaseerd op reële problemen:

  • Technisch personeel is schaars en duur om te vinden en te behouden
  • Zelf software ontwikkelen kost maanden tot jaren en vraagt een dedicated team
  • De beheerslast van eigen software is hoog: updates, patches, documentatie, kennisoverdracht
  • Leveranciers bieden schaalvoordelen: wetswijzigingen, branchekennis en integraties met ketenpartners
  • Een school is er om onderwijs te geven, niet om software te bouwen

Dit zijn geen zwakke argumenten. Dit zijn de argumenten die nagenoeg elke publieke organisatie in Nederland dezelfde richting op hebben gestuurd. En voor een deel kloppen ze nog steeds.

Demo

Zo werkt het in de praktijk

Een docent spreekt met de AI-assistent. Afwezigheid, kosten, verlof — alles via natuurlijke taal.

https://ai.dcterra.nl

DCTerra AI Assistent

Hoe kan ik u vandaag helpen? Ik kan helpen met afwezigheid registratie, kosten registratie, verlof aanvragen en meer.

02 / Context

Wat er veranderd is

Wat veranderd is, is niet de geldigheid van die overwegingen, maar de context waarin ze gemaakt zijn.

Ontwikkelingsdrempel fundamenteel gedaald

Gemma 4 draait op een enkele GPU. Een server van €80.000 kan meerdere modellen 24/7 hosten, zonder externe afhankelijkheid.

Kostenplaatje verschoven

Niet naar nul, maar naar een punt waar de vergelijking met licentiekosten en vendor lock-in opnieuw gemaakt moet worden.

Open modellen volwassen

Google Gemma 4, Qwen 3.5, Mistral, DeepSeek — Apache 2.0, commercieel vrij, fine-tunebaar, op eigen hardware.

03 / Open modellen

Het landschap in 2026

Dit is geen afhankelijkheid van één leverancier. Dit is een markt met meerdere spelers, open standaarden en self-hosting mogelijkheden.

Google Gemma 4
31B dense / 26B MoE
Apache 2.0 • 256K context • Multimodaal
Alibaba Qwen 3.5
0.8B tot 397B
Apache 2.0 • 9B versie presteert > 120B modellen
Qwen3-Coder-Next
80B MoE, 3B actief
Apache 2.0 • Vergelijkbaar met Claude Sonnet 4.5
Mistral
Frans / Europees
Meertalig • Europese data-soevereiniteit
DeepSeek / GLM / Llama 4
Diverse formaten
Open-source of open-weight • Eigen sterktes
04 / Strategie

Sterke punten behouden, nieuwe mogelijkheden toevoegen

Het antwoord is niet "gooi regievoering overboord." Het antwoord is: behoud wat werkt, en voeg toe wat nu mogelijk is.

Wat je behoudt

  • Aansprakelijkheid en compliance bij kernsystemen (salaris, DUO, bekostiging)
  • Schaalvoordelen bij ketenintegraties (DUO, Studielink, UWV)
  • Leveranciersbeheer als competentie — selecteren, contracteren, SLA's afdwingen

Wat je toevoegt

  • Zelf bouwen waar standaardsoftware niet past
  • Snelle respons op eigen behoeften — niet in maanden, maar in dagen
  • Regie op ontwikkeling, niet alleen op afname
Live demo — EduOpus
05 / Weerbaarheid

Het weerbaarheidsargument

Huidige afhankelijkheid

  • Microsoft voor identiteit, communicatie, documenten en hosting
  • AFAS voor bedrijfsvoering (Nederlands, maar propriëtair)
  • Diverse SaaS-leveranciers voor specifieke functies

Wanneer Microsoft de prijzen verhoogt of geopolitieke ontwikkelingen de beschikbaarheid beïnvloeden, hebben we geen alternatief.

Self-hosted AI als strategische reserve

Een server met twee NVIDIA H100 GPU's (€60.000–€80.000) kan:

  • Gemma 4 31B — 256K context, multimodaal
  • Qwen3-32B — FP8-kwantisatie
  • Meerdere kleinere modellen tegelijk

Apache 2.0, geen licentiekosten, geen API-kosten, data verlaat nooit je gebouw.

06 / Relevantie

Waarom dit voor een school relevant is

AVG / GDPR

Leerlinggegevens, BSN-nummers, dossiers — ze verlaten nooit je eigen infrastructuur.

IBP Normenkader

Volledige controle over hoe data verwerkt wordt, door welk model, met welke safeguards.

Continuiteit

Als een API wijzigt of prijzen stijgen, draait je eigen model gewoon door.

EU AI Act

Precies aantonen welk model, hoe getraind, welke data, welke menselijke controle.

De trend is duidend: meer kwaliteit, minder hardware, lagere kosten. Elk model dat uitkomt maakt de investering in eigen hardware waardevoller.

07 / Gelaagd model

Niet alles-of-niets

De strategie is een gelaagd model waarbij je per domein de juiste keuze maakt:

1

Blijven afnemen

  • Salarisadministratie (AFAS)
  • DUO-koppelingen en bekostiging
  • Complexe ketenintegraties (Studielink, UWV)
Compliance-risico's zijn te hoog, branchekennis te gespecialiseerd
2

Aanvullen en verbeteren

  • Dashboards en rapportages
  • Interne tools en workflows
  • Koppelingen tussen systemen
Standaardsoftware sluit niet aan, doorlooptijd via leverancier te lang
3

Verkennen en experimenteren

  • AI-gestuurde documentverwerking
  • Natuurlijke taal-interfaces
  • Dropout-preventiesystemen (VSV)
Grootste kansen, maar ook meeste onzekerheid — begin met pilots
4

Op termijn herbeoordelen

  • Leerlingadministratie (Eduarte)
  • LMS (Canvas), Office-suite (M365)
Vervanging niet realistisch op korte termijn, maar onderhandelingspositie groeit
08 / Kosten

Total cost of ownership eerlijk bekijken

De steelman voor regievoering stelt terecht dat de TCO van eigen software hoger is dan het lijkt. Maar de vergelijking moet compleet zijn:

TCO standaardsoftware

  • Licentiekosten die jaarlijks stijgen
  • Beheerslast voor configuratie, workarounds
  • Trainingskosten bij elke update
  • Kosten van niet-passende functionaliteit
  • Kosten van vendor lock-in
  • Trage probleemoplossing via leverancier

TCO eigen ontwikkeling

  • Hardware-investering (eenmalig)
  • Ontwikkelingstijd (met AI versneld)
  • Beheer en onderhoud
  • Kennisoverdracht bij vertrek

De eerlijke vraag is niet "is eigen software goedkoper?" maar: "voor welke toepassingen is de totale kostenbalans gunstiger?"

09 / Personeel

De personeelsvraag anders stellen

Het sterkste argument tegen zelf bouwen: "als die ene persoon weggaat, hebben we een probleem." Drie dingen veranderen aan die dynamiek:

1

Code is documentatie

Zelfgebouwde software met AI-tooling produceert leesbare, gedocumenteerde code. Doorzoekbaar en overdraagbaar — in tegenstelling tot configuratie die in iemands hoofd zit.

2

AI onderhoudt eigen code

Een nieuwe medewerker kan AI de architectuur laten uitleggen, de businesslogica laten toelichten, en onderhoudstaken laten uitvoeren.

3

Afhankelijkheid bestaat ook nu

De AFAS-beheerder, de Microsoft-specialist, de TOPdesk-beheerder — die afhankelijkheden bestaan al. Ze zijn alleen minder zichtbaar.

10 / Hype-cyclus

De hype-cyclus serieus nemen

PowerApps toen

  • Gesloten platform met inherente beperkingen
  • Plafond bereikt — kan niet meer dan wat Microsoft erin stopt
  • Democratisering beloofd, beperkingen duidelijk

AI-ontwikkeling nu

  • Produceert standaard code (Go, Python, TypeScript, SQL)
  • Geen platform lock-in — code draait overal
  • Modellen worden elk kwartaal beter, efficiënter, goedkoper

Begin voorzichtig, meet resultaten, en schaal alleen op waar het aantoonbaar werkt. Geen blind vertrouwen op de hype, maar ook niet blind vasthouden aan een strategie die op verouderde aannames rust.

Conclusie

Van afnemer naar bewuste keuze

De verschuiving is niet van regievoering naar zelf doen. De verschuiving is van "we nemen per definitie af" naar "we maken per domein een bewuste keuze op basis van de huidige mogelijkheden."

Wat past het best bij onze organisatie?
Waar zitten de grootste pijnpunten?
Waar is de TCO gunstiger?
Waar zijn risico's beheersbaar?

De vraag is niet of we die mogelijkheid hebben. De vraag is of we hem willen benutten.

1 / 12