Introductie

De termen RPA (Robotic Process Automation), AI (Artificial Intelligence) en intelligente automatisering (IA) worden vaak door elkaar gebruikt, maar verwijzen naar verschillende niveaus van automatisering.
Waar RPA vooral gericht is op het repliceren van menselijke handelingen, richt AI zich op leren, redeneren en voorspellen.
Intelligente automatisering combineert beide: het gebruikt AI om RPA slimmer, adaptiever en zelflerend te maken.
Het begrijpen van deze verschillen helpt organisaties om de juiste technologie in te zetten voor de juiste processen.

Werking

Robotic Process Automation (RPA)

RPA automatiseert repetitieve, regelgebaseerde taken die normaal door mensen worden uitgevoerd, zoals dataverwerking, formulierinvoer of rapportgeneratie.
De “robots” in RPA zijn softwarebots die gebruikersacties imiteren binnen bestaande systemen — zonder dat er aanpassingen nodig zijn in de IT-architectuur.

• Voorbeeld: automatisch facturen invoeren in een ERP-systeem.
  ➡️ Voordeel: snel te implementeren, hoge betrouwbaarheid.
  ➡️ Beperking: werkt alleen voor gestructureerde, voorspelbare processen.

Artificial Intelligence (AI)

AI gaat verder dan taakautomatisering. Het stelt systemen in staat om te leren van data, patronen te herkennen en zelfstandig beslissingen te nemen.
AI omvat technieken als machine learning, computer vision en natural language processing (NLP).

• Voorbeeld: een model dat e-mails classificeert of klantvragen begrijpt.
  ➡️ Voordeel: adaptief en lerend.
  ➡️ Beperking: complexer, afhankelijk van datakwaliteit en modeltraining.

Intelligente automatisering (IA)

Intelligente automatisering combineert RPA met AI-technologieën.
Het resultaat is een geïntegreerd systeem dat niet alleen handelingen automatiseert, maar ook context begrijpt, beslissingen neemt en zich aanpast aan veranderende omstandigheden.

• Voorbeeld: een claimsysteem dat documenten leest met NLP, beslisregels toepast met RPA, en afwijkingen signaleert via machine learning.
  ➡️ Voordeel: end-to-end automatisering met leervermogen en schaalbaarheid.

Kenmerken

Kenmerk

RPA

AI

Intelligente automatisering

Doel

Herhalen van taken

Leren en redeneren

Slimme procesautomatisering

Inputtype

Gestructureerde data

Ongestructureerde data

Beide

Complexiteit

Laag

Hoog

Middel tot hoog

Flexibiliteit

Beperkt

Groot

Adaptief

Technologieën

Scriptbots

ML, NLP, CV

RPA + AI + workflow

Gebruik

Operationele efficiëntie

Inzichten en besluitvorming

End-to-end procesoptimalisatie

Toepassingen

• RPA: factuurverwerking, klantgegevensinvoer, rapportgeneratie, IT-servicetickets.

• AI: vraagvoorspelling, beeldherkenning, chatbots, risicobeoordeling.

• Intelligente automatisering: claimsafhandeling, onboardingprocessen, documentverwerking, supply chain-optimalisatie.

In moderne ondernemingen worden deze technologieën vaak gecombineerd — RPA als uitvoerende laag, AI als cognitieve laag en IA als integrerende laag.

Uitdagingen

• Integratie: het combineren van RPA en AI vereist technische en organisatorische afstemming.

• Datakwaliteit: AI-onderdelen falen zonder betrouwbare data.

• Schaalbaarheid: bots en modellen moeten onderhoudbaar blijven bij groei.

• Governance: controle over geautomatiseerde beslissingen is cruciaal.

• Veranderingsmanagement: medewerkers moeten leren samenwerken met digitale assistenten.

Samenvatting

RPA, AI en intelligente automatisering vormen samen het spectrum van moderne procesautomatisering.
RPA voert uit, AI leert en denkt, en intelligente automatisering verbindt beide tot zelflerende bedrijfsprocessen.
Organisaties die deze technologieën strategisch combineren, realiseren hogere efficiëntie, lagere kosten en snellere besluitvorming — met behoud van controle en transparantie.

Bron: Blackbirds.ai — AI & Data Consultancy

‍