Sommige analytics is pas nuttig met AI, maar mag geen klantgeschiedenis, marges, leveranciersafspraken, interne regels of documenten naar een publiek model sturen. Butterstreet bouwt gecontroleerde lokale LLM en private AI-oplossingen waarbij de datafundering eerst komt en het model binnen de juiste grens werkt.
We bepalen welke data gebruikt mag worden, waar die mag draaien, wie vragen mag stellen en welke bronnen mogen antwoorden.
Gevoelige documenten en data blijven controleerbare bronnen. Het model haalt relevante context op in plaats van blind op bedrijfsgeheimen te worden getraind.
Voor strengere omgevingen kan de LLM draaien op een gecontroleerde lokale of private stack, afhankelijk van de beveiliging en infrastructuur die de klant nodig heeft.
Het belangrijkste werk blijft de analyticsfundering: bronnen, definities, rechten, signalen en controles. Het lokale model helpt mensen binnen dat systeem vragen stellen, samenvatten en redeneren.
Een lokale LLM draait in een gecontroleerde omgeving in plaats van elke prompt naar een publiek model te sturen. Dat is belangrijk wanneer het bruikbare antwoord afhangt van klantdata, marges, leveranciersafspraken, interne documenten of operationele regels.
Vragen over klanten, prijzen, voorraadlogica, marges, contracten of intern beleid mogen niet zomaar materiaal voor een externe prompt worden.
Het model moet weten welke tabellen, documenten en regels het mag gebruiken, en het team moet de bron kunnen inspecteren.
Het doel is geen flitsend antwoord. Het doel is een bruikbare uitleg, samenvatting, analysevraag of vervolgstap die is gebaseerd op bedrijfsdata.
We gebruiken AI niet als kortere route naar rapportage. Als de datalaag onduidelijk is, laat het model onduidelijk werk alleen zelfverzekerder klinken. Butterstreet bouwt eerst de analyticslaag en laat AI daarna helpen die laag te gebruiken.
Het systeem moet niet leunen op mensen die gevoelige exports in een chatbot plakken en hopen dat het antwoord klopt.
Het antwoord moet terug kunnen wijzen naar de data, het document, de regel of het signaal dat het ondersteunt.
Het model kan beslissingen helpen uitleggen en voorbereiden. Het mag niet de verborgen eigenaar van commercieel oordeel worden.
In een grotere company brain opzet kunnen lokale LLMs de interface worden naar je ecommerce data, klantintelligentie, interne documenten en operationele regels. Ze zijn één onderdeel van de architectuur, niet het hele aanbod.
Een lokale LLM is een taalmodel dat draait in een gecontroleerde lokale of private omgeving, in plaats van elke prompt en elk antwoord naar een publieke AI-service te sturen.
Een bedrijf kan een lokale LLM overwegen wanneer bruikbare antwoorden gevoelige klantdata, marge-informatie, leveranciersafspraken, interne documenten of operationele regels nodig hebben.
Niet standaard. Het veiligere startpunt is een zoeklaag: het model koppelen aan goedgekeurde bronnen zodat het relevante context kan lezen terwijl de brondata controleerbaar blijft.
Nee. Butterstreet bouwt eerst de analyticsfundering. De LLM helpt met vragen stellen, uitleggen, samenvatten en redeneren over gecontroleerde bronnen; hij vervangt de datalaag niet.
Lokale LLMs kunnen één interface zijn voor een company brain, zodat teams vragen kunnen stellen over ecommerce data, documenten, regels en klantintelligentie zonder gevoelige context naar een publiek model te verplaatsen.