Van RPA naar AI: Hoe automatisering slimmer wordt

Sophie Jansen · 2026-03-26

RPA, oftewel robotic process automation, is al jaren een bewezen manier om handmatig werk te verminderen. Het werkt met softwarebots die vaste regels volgen, perfect voor repetitieve taken zoals data-invoer en factuurverwerking. Veel bedrijven in de financiële sector, operations en klantenservice hebben hier al flink voordeel van gehad. Maar de wereld verandert, en bedrijfsprocessen worden complexer. We krijgen steeds meer te maken met ongestructureerde data: berichten, documenten, e-mails. Voor RPA is dat lastig, want die werkt het beste in stabiele omgevingen met voorspelbare inputs. Als er iets verandert, moeten de bots aangepast worden – en dat kost tijd en geld. Gartner ziet al een verschuiving naar adaptievere systemen. Systemen die variatie en onzekerheid aankunnen door automatisering te combineren met machine learning of taalmodelen. Dat opent deuren naar een breder scala aan taken. ### Van vaste regels naar AI-gestuurde automatisering AI verandert echt hoe we over automatisering denken. Leveranciers zoals Appian en Blue Prism, bekend van RPA, kunnen nu context interpreteren en hun activiteiten aanpassen. Dat is vooral handig bij taken met tekst of afbeeldingen. Neem grote taalmodelen. Die kunnen documenten samenvatten, belangrijke details eruit halen en reageren op vragen in natuurlijke taal. McKinsey & Company ziet zelfs mogelijkheden voor generatieve AI in besluitvorming en communicatietaken – niet alleen in routinematige dataverwerking. Het draait niet om vervanging, maar om aanpassing. In plaats van lange ketens van regels te bouwen, kunnen bedrijven AI inzetten om variaties in input op te vangen. Automatisering wordt flexibeler, en systemen kunnen zich aanpassen zonder complete herconfiguratie. Dat klinkt mooi, maar er zit een keerzijde aan. AI-systemen produceren niet altijd consistente output, en hun gedrag is niet altijd voorspelbaar. Daarom combineren veel bedrijven AI met bestaande automatiseringstools, waarbij ze elk inzetten waar het het beste past. > Het vinden van de juiste balans – intelligente automatisering – is een hot topic op veel industrie-evenementen.  ### Waar RPA nog steeds past naast AI Ondanks alle veranderingen blijft RPA relevant in veel situaties. Taken met gestructureerde data en stabiele workflows hebben nog steeds baat bij regelgebaseerde automatisering. Denk aan: - Salarisverwerking - Compliance-controles - Systeemintegraties In deze omstandigheden is de voorspelbaarheid van RPA juist een voordeel. Bots volgen gedefinieerde stappen en produceren consistente resultaten – ideaal in gereguleerde omgevingen zoals financiële rapportage en auditprocessen. RPA wordt dus niet vervangen, maar vaak gecombineerd met AI. Automatisering-workflows kunnen beginnen met AI-systemen die input interpreteren, waarna ze gestructureerde data doorgeven aan RPA-bots voor uitvoering. Zo kunnen bedrijven automatisering uitbreiden zonder bestaande systemen overboord te gooien. ### Blue Prism en de verschuiving naar intelligente automatisering Leveranciers die hun business rond RPA hebben opgebouwd, passen zich aan deze verandering aan. Blue Prism, nu onderdeel van SS&C Technologies, heeft zijn focus verbreed naar wat ze 'intelligente automatisering' noemen. Deze aanpak combineert RPA met AI-tools die complexere inputs kunnen verwerken. Platforms combineren automatisering met mogelijkheden zoals documentverwerking en beslissingsondersteuning, vaak via integraties met AI-tools. De verschuiving naar AI-gestuurde automatisering verandert ook hoe platforms worden gebruikt. Workflows brengen databronnen, beslispunten en uitvoeringsstappen samen in één proces. ### Een geleidelijke transitie, geen volledige vervanging Veel organisaties blijven vertrouwen op bestaande RPA-systemen, vooral waar voorspelbaarheid en controle cruciaal zijn. De transitie naar AI-gestuurde automatisering verloopt geleidelijk. Bedrijven experimenteren met combinaties, leren wat werkt in hun specifieke context, en schalen langzaam op. Het gaat erom het beste van beide werelden te combineren: de robuustheid en voorspelbaarheid van RPA met de flexibiliteit en intelligentie van AI. Zo creëer je automatisering die meebeweegt met je bedrijf, in plaats van dat je je bedrijf moet aanpassen aan je automatisering. Die balans vinden is niet eenvoudig, maar wel de moeite waard. Want uiteindelijk draait het erom dat je team zich kan focussen op wat echt belangrijk is, terwijl de systemen het repetitieve werk overnemen – op een slimme, adaptieve manier.