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. Bedrijven automatiseren zo repetitieve taken zoals data-invoer, factuurverwerking en tot op zekere hoogte rapportage. De adoptie groeide snel in sectoren als financiën, operations en klantensupport. Maar de technologie is volwassen geworden. Bedrijfsprocessen worden complexer. Veel systemen werken nu met ongestructureerde data zoals berichten en documenten. Regelgebaseerde automatisering heeft moeite hiermee, omdat het afhangt van vooraf gedefinieerde stappen en gestructureerde formaten. RPA werkt het best in stabiele omgevingen waar processen niet vaak veranderen. Wanneer omstandigheden wijzigen of inputs variëren, kunnen bots falen of updates nodig hebben. Dat voegt onderhoud toe en vermindert de waarde van automatisering op termijn. ### Waarom RPA alleen niet meer genoeg is 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 zo een breder scala aan inputs verwerken. Het is een beetje zoals het verschil tussen een vaste route naar je werk nemen of een navigatiesysteem gebruiken dat rekening houdt met files en wegwerkzaamheden. Die flexibiliteit maakt het verschil.  ### De verschuiving naar AI-gedreven automatisering AI heeft veranderd hoe bedrijven over automatisering denken. Systemen van leveranciers zoals Appian en Blue Prism kunnen nu context interpreteren en hun activiteiten aanpassen. Dat is vooral relevant voor taken met tekst of afbeeldingen. De mogelijkheden van grote taalmodelen zijn indrukwekkend: - Documenten samenvatten en belangrijke details extraheren - Reageren op vragen in natuurlijke taal - Automatisering bieden in gebieden die voorheen moeilijk te managen waren Onderzoek van McKinsey & Company suggereert dat generatieve AI besluitvorming en communicatietaken kan automatiseren, niet alleen routinematige dataverwerking. ### Het gaat niet om vervanging, maar om evolutie De verandering vervangt automatisering niet, maar past het aan. In plaats van ketens van regels te bouwen, gebruiken bedrijven AI om variaties in input te hanteren. Automatisering wordt flexibeler, met systemen die zich kunnen aanpassen zonder herconfiguratie. Dat is de theorie. In de praktijk produceren AI-systemen inconsistente outputs en is hun gedrag niet altijd voorspelbaar. Bedrijven combineren daarom AI met bestaande automatiseringstools, waarbij ze elk gebruiken waar het het beste past. Zoals een collega me onlangs zei: "Het vinden van de juiste balans - intelligente automatisering - is waar het nu om draait." ### Waar RPA nog steeds past in een AI-wereld Ondanks deze veranderingen blijft RPA relevant in veel situaties. Taken met gestructureerde data en stabiele workflows profiteren nog steeds van regelgebaseerde automatisering. Denk aan: - Salarisverwerking - Compliance checks - Systeemintegraties In deze omstandigheden is de voorspelbaarheid van RPA juist een voordeel. Bots volgen gedefinieerde stappen en produceren consistente resultaten. Dat is nuttig in gereguleerde omgevingen zoals financiële rapportage en auditprocessen, waar strikte controle en traceerbaarheid vereist zijn. ### De toekomst: een slimme combinatie RPA wordt vaak samen met AI gebruikt. Automatiseringsworkflows kunnen beginnen met AI-systemen die input interpreteren, waarna ze gestructureerde data doorgeven aan RPA-bots voor uitvoering. Deze combinatie stelt bedrijven in staat automatisering uit te breiden zonder bestaande systemen weg te gooien. Leveranciers die hun bedrijf rond RPA bouwden, passen zich aan deze verandering aan. Blue Prism, nu onderdeel van SS&C Technologies, heeft zijn focus uitgebreid naar wat het intelligente automatisering noemt. 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-enabled automatisering verandert ook hoe platforms worden gebruikt. Workflows brengen databronnen en beslissingspunten samen met uitvoeringsstappen in één proces. ### Een geleidelijke transitie, geen volledige vervanging Veel organisaties blijven vertrouwen op bestaande RPA-systemen, vooral waar ze goed werken. De transitie naar AI-ondersteunde automatisering verloopt geleidelijk. Het gaat erom de sterke punten van beide benaderingen te benutten. RPA biedt betrouwbaarheid en voorspelbaarheid waar dat nodig is. AI voegt flexibiliteit en aanpassingsvermogen toe waar processen complexer zijn. Samen vormen ze een krachtige combinatie die bedrijven helpt efficiënter te werken zonder de controle te verliezen. De kunst is niet kiezen tussen RPA of AI, maar leren hoe ze elkaar kunnen versterken. Dat is waar intelligente automatisering echt begint.