Van RPA naar AI: Hoe automatisering slimmer wordt

Sophie Jansen · 2026-03-26

We kennen RPA (robotic process automation) al een tijdje. Het is een praktische manier om handmatig werk te verminderen zonder dat je meteen naar AI-systemen hoeft te grijpen. Softwarebots volgen vaste regels en nemen saaie, repetitieve taken over. Denk aan gegevensinvoer, factuurverwerking of zelfs rapportage. Het is dan ook geen verrassing dat deze technologie snel voet aan de grond kreeg, vooral in de financiële sector, operations en klantensupport. Maar de wereld verandert, en bedrijfsprocessen worden complexer. Veel systemen moeten nu omgaan met ongestructureerde data: berichten, documenten, e-mails. En daar wringt de schoen bij traditionele RPA. Die is gebouwd op vooraf gedefinieerde stappen en gestructureerde formaten. Het werkt fantastisch in een stabiele omgeving waar processen niet vaak wijzigen. Maar als de omstandigheden veranderen of de invoer varieert, kunnen de bots falen. Dat betekent updates, onderhoud en uiteindelijk minder waarde van je automatisering. ### De grenzen van regelgestuurde automatisering Gartner wees al op meer adaptieve automatisering op de markt. Systemen die variatie en onzekerheid aankunnen door automatisering te combineren met machine learning of taalmodelen. Ze kunnen een veel breder scala aan invoer verwerken. Dat is precies waar AI het spel verandert. Het is niet langer alleen maar 'als dit, dan dat'. Systemen van bekende RPA-leveranciers zoals Appian en Blue Prism kunnen nu context interpreteren en hun activiteiten aanpassen. Vooral bij taken met tekst of afbeeldingen is dat een gamechanger. Neem grote taalmodelen. Hun vermogen om documenten samen te vatten, belangrijke details te extraheren en in natuurlijke taal te reageren op vragen, opent deuren naar automatisering in gebieden die voorheen moeilijk te managen waren. Onderzoek van McKinsey & Company suggereert dat generatieve AI besluitvorming en communicatietaken kan automatiseren, niet alleen het routinematige datawerk.  ### De praktijk: AI is geen vervanging, maar een verbetering De verandering vervangt automatisering niet, maar past het aan. In plaats van ketens van regels te bouwen, kunnen bedrijven AI gebruiken om variaties in invoer te hanteren. Automatisering wordt flexibeler. Systemen kunnen zich aanpassen aan verschillende inputs zonder herconfiguratie. Maar laten we eerlijk zijn, dat is de theorie. In de praktijk produceren AI-systemen soms inconsistente output en is hun gedrag niet altijd voorspelbaar. Het slimme antwoord? Combineer AI met je bestaande automatiseringstools. Gebruik elk daar waar het het beste past. Die juiste balans vinden – intelligente automatisering – is een hot topic op elk industrie-evenement. Het gaat erom de kracht van beide werelden te benutten. ### Waarom RPA nog steeds relevant is Ondanks alle AI-hype blijft RPA relevant in veel situaties. Taken met gestructureerde data en stabiele workflows hebben nog steeds baat bij regelgestuurde automatisering. Veelvoorkomende voorbeelden zijn: - Salarisverwerking - Compliance checks - Systeemintegraties In deze omstandigheden is de voorspelbaarheid van RPA juist een voordeel. Bots volgen gedefinieerde stappen en leveren consistente resultaten. Dat is onmisbaar in gereguleerde omgevingen. Denk aan financiële rapportage en auditprocessen, waar strikte controle en traceerbaarheid vereist zijn. RPA wordt dus niet vervangen, maar vaak *gecombineerd* met AI. Automatisering-workflows kunnen beginnen met AI-systemen die de invoer interpreteren, waarna ze gestructureerde data doorgeven aan RPA-bots voor uitvoering. Deze combinatie stelt bedrijven in staat automatisering uit te breiden zonder bestaande systemen overboord te gooien. ### De verschuiving naar intelligente automatisering Leveranciers die hun business rond RPA bouwden, passen zich aan deze verandering aan. Blue Prism, nu onderdeel van SS&C Technologies, heeft zijn focus verbreed naar wat het 'intelligente automatisering' noemt. Deze aanpak combineert RPA met AI-tools die complexere invoer kunnen verwerken. Platforms combineren automatisering met capaciteiten 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 enkel proces. Het is een geleidelijke transitie, geen volledige vervanging. Veel organisaties blijven vertrouwen op bestaande RPA-systemen, vooral waar voorspelbaarheid en controle cruciaal zijn. De kunst is om te weten wanneer je welke tool inzet. Soms is een simpele, betrouwbare bot precies wat je nodig hebt. En soms heb je de slimme flexibiliteit van AI nodig om met de complexiteit van de echte wereld om te gaan. Zoals een collega het laatst zei: *'RPA is je betrouwbare stofzuiger die de vaste klusjes doet. AI is de robotstofzuiger die leert waar de meubels staan en zelf zijn route aanpast.'* Het één sluit het ander niet uit. Het gaat erom het juiste gereedschap voor de klus te kiezen, en steeds vaker is dat een combinatie van beide.