# Veelgestelde vragen ## Over data en privacy ### Gaan mijn data naar het AI-model? Dat bepaal je zelf, per bron. In de standaardstand *alleen metrics* gaan er geen rijen naar het model, alleen structuur, tellingen en statistieken. In *versleutelde waarden* gaan er rijen, maar elke cel is een token. Alleen in *open*, op een bron die je daarvoor aanwijst, gaan letterlijke waarden mee. Zie [Datatoegang](/concepten/datatoegang). ### Ziet het model de namen van mijn tabellen? Nee. Tabel- en kolomnamen gaan als pseudoniem naar het model, zoals `t_0056`. Jij leest het antwoord terug in je eigen namen. Zie [Pseudonimisering](/concepten/pseudonimisering). ### Kan ik de regels niet gewoon in de prompt zetten? Dat kan, maar een model kan een instructie negeren. In Plainwater AI worden regels gehandhaafd in de poort, waar het model er niet omheen kan. Zie [De AI-poort](/concepten/ai-poort). ### Wordt alles bewaard? Prompts en antwoorden worden versleuteld bewaard. Wie daar recht op heeft, leest ze terug. Elke inzage wordt zelf vastgelegd. Zie [Audit](/veiligheid/audit). ### Kan een collega bij een andere klant meekijken? Nee. Wie geen recht heeft op een klant, krijgt "niet gevonden" te zien. Het platform verklapt niet eens dat die klant bestaat. Zie [Rollen en rechten](/beheer/rollen-en-rechten). ## Over werken met het platform ### Kan een agent iets kapotmaken op mijn database? In de werkmodus *alleen kijken* niet: de agent leest alleen. Om iets te bewijzen werkt hij in een [wegwerpkopie](/concepten/sandbox). Schrijven op de echte bron is een aparte bevoegdheid per bron, en ook dan gaat elke wijziging via een voorstel dat een mens goedkeurt. ### Welke databases en systemen worden ondersteund? SQL Server en Azure SQL, PostgreSQL en SAP HANA Cloud als database. Daarnaast connectoren voor onder meer Power BI, Azure Data Factory, Microsoft Fabric, Databricks, dbt Cloud en SharePoint, en je eigen MCP-servers. Zie [Bronnen en connectoren](/bronnen/overzicht). ### Moet ik elke collega apart instellen? Nee. Je richt de klant, de bronnen, de regels en de kennis één keer in. Iedereen die voor die klant werkt, werkt daarmee. Zie [Aan de slag](/aan-de-slag). ### Maakt het platform ook dashboards? Ja. Een analyse kan eindigen in een dashboard dat op de bron blijft draaien en op een schema ververst, zonder dat er bij elke verversing een AI-model nodig is. Zie [Dashboards](/dashboards/dashboards). ## Over modellen en tools ### Met welke AI-modellen werkt het? Claude, GPT, Gemini en Mistral zijn ingericht, en elk model met een OpenAI-compatibele API is een kwestie van configuratie. Per klant kies je welke modellen mogen. Zie [Modelkeuze](/modellen/modelkeuze). ### Kan ik mijn eigen AI-tool gebruiken? Ja. Elke AI-tool die MCP spreekt, zoals Claude Code, Codex, GitHub Copilot of Cursor, kan aan het platform koppelen. De klant moet dat wel toestaan; standaard staat het uit. Zie [MCP koppelen](/eigen-ai/mcp-koppelen). ### Maakt het platform modelkosten als ik mijn eigen AI-tool gebruik? In de werkwijze [Solo](/eigen-ai/solo) niet: dan draait al het werk op je eigen abonnement en levert het platform alleen tools, regels en opslag. ## Over hosting ### Waar draait het platform? Vandaag in Azure West-Europa, in Nederland. We verhuizen naar een Europese cloudaanbieder. Zie [Europese verwerking](/veiligheid/europa). ### Kan ik afdwingen dat alleen Europese modellen worden gebruikt? Ja. Omdat je per klant kiest welke modellen mogen, kun je de lijst beperken tot modellen met Europese verwerking, zoals Mistral of Azure OpenAI met EU-dataresidentie. :::tip Staat je vraag er niet bij? Stel hem aan ons via **Demo aanvragen** onderaan deze pagina. :::