Van RPA naar AI: Hoe automatisering slimmer wordt

Sophie Jansen · 2026-03-26

Je kent RPA vast wel - robotic process automation. Het is een praktische manier om handmatig werk te verminderen zonder dat je meteen AI nodig hebt. Softwarebots volgen vaste regels en automatiseren repetitieve taken zoals data-invoer en factuurverwerking. In sectoren zoals financiën, operations en klantensupport groeide de adoptie snel. Maar de afgelopen jaren is de technologie volwassener geworden. Bedrijfsprocessen worden complexer. Veel systemen werken met ongestructureerde data, zoals berichten en documenten. Regelgebaseerde automatisering heeft moeite met deze inputs, omdat het afhangt van vooraf gedefinieerde stappen en gestructureerde formaten. RPA werkt het beste 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 de lange termijn. ### Waarom AI de spelregels verandert AI heeft veranderd hoe bedrijven over automatisering denken. Systemen van bekende RPA-leveranciers zoals Appian en Blue Prism kunnen nu context interpreteren en hun activiteiten aanpassen. Dat is vooral relevant voor taken die tekst of afbeeldingen bevatten. De mogelijkheid van grote taalmodellen om documenten samen te vatten, belangrijke details te extraheren en op vragen in natuurlijke taal te reageren, biedt automatisering in gebieden die voorheen moeilijk te beheren waren. Onderzoek van McKinsey & Company suggereert dat generatieve AI besluitvorming en communicatiewerk kan automatiseren, niet alleen routine dataverwerking. De verandering vervangt automatisering niet, maar past het aan. In plaats van ketens van regels te bouwen, kunnen bedrijven AI gebruiken om variaties in inputmedia te verwerken. Automatisering wordt flexibeler, met systemen die zich kunnen aanpassen aan verschillende inputs zonder herconfiguratie. ### De praktijk: AI is niet perfect Dat is de theorie. Maar AI-systemen produceren inconsistente outputs en hun gedrag is niet voorspelbaar. Bedrijven kunnen AI combineren met bestaande automatiseringstools, waarbij ze elk gebruiken waar het het beste past. De juiste balans vinden - intelligente automatisering - is een hot topic op industrie-evenementen. Waar blijft RPA dan nog relevant? Taken die gestructureerde data en stabiele workflows bevatten, profiteren nog steeds van regelgebaseerde automatisering. Veelvoorkomende voorbeelden zijn: - Salarisverwerking - Compliance checks - Systeemintegraties In deze omstandigheden kan de voorspelbaarheid van RPA een voordeel zijn. Bots volgen gedefinieerde stappen en produceren consistente resultaten, wat nuttig is in gereguleerde omgevingen. Financiële rapportage en auditprocessen vereisen bijvoorbeeld vaak strikte controle en traceerbaarheid. ### Hoe RPA en AI samenwerken RPA wordt vaak gebruikt mét AI in plaats van vervangen. Automatisering-workflows kunnen beginnen met AI-systemen die input interpreteren, waarna ze gestructureerde data doorgeven aan RPA-bots voor uitvoering. De combinatie stelt bedrijven in staat automatisering uit te breiden zonder bestaande systemen weg te gooien. Leveranciers die hun bedrijf rond RPA hebben opgebouwd, 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-gestuurde automatisering verandert ook hoe platforms worden gebruikt. Workflows brengen gegevensbronnen en beslispunten samen, samen met uitvoeringsstappen in één proces. ### Een geleidelijke transitie Veel organisaties blijven vertrouwen op bestaande RPA-systemen, vooral waar voorspelbaarheid en consistentie cruciaal zijn. De transitie naar AI-aangedreven automatisering is geleidelijk, geen volledige vervanging. Het gaat erom het beste van beide werelden te combineren. Zoals een automatiseringsexpert het onlangs zei: "We moeten niet denken in óf RPA óf AI, maar in én RPA én AI. Ze vullen elkaar perfect aan." De toekomst van automatisering ligt in slimme combinaties. Systemen die kunnen leren van variaties, maar ook betrouwbaar zijn waar consistentie telt. Het draait allemaal om het vinden van de juiste balans voor jouw specifieke processen en behoeften. Wat betekent dit voor jouw organisatie? Begin met het identificeren van welke taken baat hebben bij voorspelbare regelgebaseerde automatisering, en welke juist flexibiliteit en aanpassingsvermogen nodig hebben. Vaak ontdek je dat een combinatie van beide het meest effectief is.