Wat is RPA (robotgestuurde procesautomatisering)?

Medewerkers besteden een derde van hun tijd aan routinematige administratieve taken, in plaats van aan het werk waarvoor ze zijn aangenomen. Het is dan ook niet verwonderlijk dat 64% van hen minstens één keer per maand last heeft van een burnout. Robotgestuurde procesautomatisering (RPA) kan helpen om deze onbalans te herstellen.

RPA maakt gebruik van virtuele softwarebots om arbeidsintensieve taken te automatiseren. Het is een belangrijk onderdeel van de groeiende markt voor digitale arbeid. Digitale agents gebruiken RPA om de gegevens te verzamelen die ze nodig hebben voor beslissingen. Door procesautomatisering te combineren met agentic AI-frameworks, hebben je teams meer tijd voor taken met hoge toegevoegde waarde.

RPA maakt gebruik van softwarematige robots om bedrijfsprocessen te automatiseren en de kans op fouten te verkleinen. Het gaat hier niet om robots in de fysieke zin van het woord. Ze worden robotachtig genoemd omdat ze kunnen worden geprogrammeerd om specifieke acties uit te voeren. Veelvoorkomende acties zijn het invullen van formulieren, het extraheren van data en het verplaatsen van bestanden.

Stel dat een advocatenkantoor data-onderzoek uitvoert voor een zaak. In plaats van duizenden documenten uit honderden databronnen handmatig door te spitten, kan het kantoor dit proces automatiseren en zo zowel tijd als geld besparen.

Procesautomatisering kan ook de prestaties van digitale medewerkers verbeteren. Hierdoor wordt RPA soms ook wel "AI-automatisering" genoemd vanwege zijn rol bij het mogelijk maken van AI-gebaseerde processen.

Dit roept een belangrijke vraag op: is RPA gewoon een andere vorm van AI? Niet helemaal.

Kunstmatige intelligentie (AI) verwijst naar technologieën zoals machine learning (ML) die menselijke besluitvorming nabootsen. Nauwkeurige resultaten van AI vereisen echter hoogwaardige data. Als databases dubbele vermeldingen of fouten bevatten, kunnen de resultaten onnauwkeurig zijn.

RPA is op regels gebaseerde software die arbeidsintensieve taken automatiseert, zoals het verzamelen en ordenen van data. Daarmee creëert het de juiste basis voor AI-tools. Samen kunnen RPA en AI alles automatiseren, van het verzamelen, beoordelen en invoeren van data tot het nemen van beslissingen.

De kern van RPA is eenvoudig: softwarematige robots bootsen veelvoorkomende menselijke handelingen na, zoals het invullen van tabellen en formulieren of het werken met applicaties.

RPA is geen monolithisch proces. In plaats is het gebaseerd op drie componenten: gebruikersinterface (UI)-interacties, application programming interfaces (API's) en taakscripting.

• UI-interacties: Met UI-interacties (user interface-interacties) kunnen gebruikers een reeks instructies definiëren en toepassen. Zo kunnen tools voor workflowautomatisering worden geprogrammeerd om gegevens te verzamelen en te rapporteren die relevant zijn voor naleving van wet- en regelgeving. Denk daarbij aan de locatie van data, hoe data wordt opgeslagen en hoe de bewakingsketen eruitziet.
• API's: API's (application programming interfaces) verbinden RPA-oplossingen met andere tools en technologieën. Denk hierbij aan enterprise resource planning-oplossingen (ERP), customer relationship management-tools (CRM) en agentic AI-frameworks.
• Scripting voor taakautomat­isering: RPA's kunnen worden gescript met gangbare programmeertalen zoals Python, C++ en Java. Ze kunnen ook worden geïmplementeerd via low-code, klikgebaseerde drag-and-drop-tools. Daarnaast zijn er ook kant-en-klare, vooraf gescripte oplossingen beschikbaar.

Het is één ding om de theoretische toepassingen van RPA te bespreken, maar hoe ziet dat er in de praktijk uit? Verschillende omstandigheden maken bedrijfsprocessen geschikt voor RPA. Om te beginnen gaat het om grote hoeveelheden data die regelmatig worden bijgewerkt, bijvoorbeeld in spreadsheets. Daarnaast kan data op verschillende locaties zijn opgeslagen, zoals in de cloud en op lokale opslagservers. Tot slot biedt RPA een manier om de kloof te overbruggen tussen moderne en verouderde IT-systemen.

Laten we drie voorbeelden verder bekijken:

• Gegevensinvoer in spreadsheets: Spreadsheets zijn nog altijd populair voor het bijhouden en beheren van financiële gegevens, maar het bijwerken ervan is omslachtig en tijdrovend. Met RPA kunnen bedrijven het lezen, schrijven en herberekenen van spreadsheetdata automatiseren en datasets rechtstreeks vanuit deze spreadsheets aanmaken .
• Databasebeheer: Veel bedrijven vertrouwen op meerdere databases, zowel on-site, in co-located datacenters als in de cloud. Dit leidt tot een versnipperd datalandschap dat aanzienlijke inspanning van medewerkers vereist om bij te houden en te valideren. RPA is bij uitstek geschikt voor databasebeheer en stelt organisaties in staat data uit meerdere bronnen te verzamelen en te beheren.
• Integratie van verouderde systemen: Verouderde systemen werken mogelijk niet samen met moderne API's, maar bevatten wel kritieke operationele data. Omdat RPA-oplossingen handmatige processen automatiseren die normaal door mensen worden uitgevoerd, zijn ze in staat om sleutelgegevens op te sporen en te extraheren uit uiteenlopende en losstaande systemen.

RPA verkort de tijd die nodig is voor zakelijke taken. Maar dit is niet het enige voordeel voor jouw organisatie. In combinatie met digitale agents en menselijk toezicht biedt robotgestuurde procesautomatisering meerdere voordelen, waaronder:

Minder tijd en moeite voor arbeidsintensieve processen betekent lagere kosten. Naast directe kostenbesparingen zien bedrijven ook rendement uit RPA doordat medewerkers meer tijd hebben om zakelijke waarde te creëren in plaats van data te verzamelen.

RPA-oplossingen wijken niet af van geprogrammeerde processen. Daardoor zijn ze ideaal voor taken die een combinatie vragen van herhalende handelingen en hoge nauwkeurigheid. Die nauwkeurigheid is ook essentieel voor naleving van regelgeving rond gegevensbeheer en beveiliging.

Robotgestuurde procesautomatisering maakt het voor een digitaal personeelsbestand eenvoudiger om de benodigde gegevens op te halen uit verouderde CRM-oplossingen en andere tools. Denk aan een klant die een update wil over de bezorging van zijn pakket. RPA kan databasetools aansturen om de relevante trackinginformatie op te zoeken en deze door te sturen naar AI-agents, die de klant vervolgens informeren.

Met RPA-automatiseringstools verbeter je de werkbeleving van medewerkers. In plaats van tijd te besteden aan gegevensinvoer, kunnen medewerkers zich richten op strategischer en creatiever werk.

Het biedt ook ruimte voor bij- en omscholing. Doordat geautomatiseerde scripts handmatige taken overnemen, kunnen organisaties medewerkers trainen in verantwoord gebruik van AI of verdiepende training aanbieden op gebieden zoals het opstellen van AI-prompts. Dit vergroot de doorgroeimogelijkheden en houdt medewerkers gemotiveerd.

Het resultaat is drieledig: hogere productiviteit, beter moreel en meer groeikansen.

RPA bootst herhalende, vooraf gedefinieerde handelingen van mensen na, terwijl AI zelfstandig de beste vervolgactie kan bepalen. AI vormt de basis van de volgende generatie digitale medewerkers: autonome agents die gegevens analyseren, beslissingen nemen en gebruikmaken van generative AI en conversational AI.

RPA ondersteunt AI en andersom. Met RPA kunnen digitale medewerkers herhalende taken automatiseren, zoals data-extractie en webscraping, waarbij bots toetsaanslagen en muisklikken van gebruikers nabootsen. Met AI kunnen teams snel RPA-bots bouwen en inzetten die arbeidsintensieve taken overnemen.

Ze kunnen samenwerken omdat robotgestuurde procesautomatisering van nature procesgericht is. Met behulp van vooraf gedefinieerde workflows verwerkt RPA herhalende, op regels gebaseerde taken, en blinkt AI uit in het aanmaken van deze workflows.

Elk digitaal arbeidsplatform dat gebruikmaakt van agentische systemen, heeft toegang nodig tot actuele databases, legacy-applicaties en binnenkomende datasets. Zo ziet dat er in de praktijk uit.

Robotgestuurde procesautomatiserings-tools kunnen factuurgegevens extraheren en invoeren in verouderde of intern ontwikkelde factureringssystemen.

Dit vormt de basis van een groter quote-to-cash (QTC)-verkoopproces dat gebruikmaakt van AI-agenten om aanbiedingen te creëren, voorstellen op te stellen, contracten te beheren en betalingen te innen. Terwijl AI het zware werk doet, is AI for de verkoop niet mogelijk zonder de onderliggende factuurgegevens die door RPA worden verzameld.

Meer data biedt kansen voor betere klantenservice. Het verzamelen en invoeren van deze data is echter vaak tijdrovend en vraagt veel middelen. Dit komt omdat klantdata in meerdere vormen beschikbaar is, als ongestructureerde data, afkomstig uit meerdere bronnen, en vaak opgeslagen in zelfgebouwde databases of spreadsheets. RPA helpt bedrijven deze data te verzamelen en te beheren, ongeacht de herkomst of locatie.

Digital labor-tools kunnen deze verzamelde data vervolgens inzetten als onderdeel van een breder AI voor service-proces dat gericht is op gepersonaliseerde interacties en aanbevelingen.

Nauwkeurige prijs- en productinformatie is onmisbaar voor effectieve marketingcampagnes. Met RPA kunnen teams prijsdata van webpagina’s ophalen en opslaan als gedeelde bron.

Als onderdeel van een bredere AI voor marketing-strategie helpt deze data teams om gerichte advertentiecampagnes op te zetten.

Retourzendingen blijven een omslachtig proces voor commerce-teams. Als gegevens niet regelmatig en nauwkeurig worden bijgewerkt in legacy management- en inkoopsystemen, kunnen bedrijven te maken krijgen met gefrustreerde klanten of problemen met onnauwkeurige voorraadstanden. Door RPA te gebruiken om orderinformatie te verzamelen en bij te werken, wordt AI voor commerce mogelijk gemaakt door digitale agents te voorzien van de gegevens die ze nodig hebben om retourzendingen te verwerken.

RPA biedt organisaties duidelijke voordelen, maar er zijn ook aandachtspunten. Denk aan het selecteren van geschikte processen voor automatisering, het bewaken van datakwaliteit en integratie, het omgaan met ethische en governance-vraagstukken, en het aanpakken van schaalbaarheid en onderhoud. Hieronder gaan we op elk van deze punten in.

Niet elk proces is geschikt voor automatisering. Afhankelijk van het type ingevoerde data, de gebruikte applicatie en het gewenste resultaat is RPA niet altijd de beste keuze. Organisaties kunnen geschikte processen identificeren door selectiecriteria op te stellen. Veelgebruikte criteria zijn:

• Gestructureerde datasets: Gestructureerde datasets zijn ideaal voor dit type oplossingen, omdat ze kwantificeerbaar en herhaalbaar zijn. Processen die werken met kwalitatieve datasets zonder vaste opmaak zijn minder geschikt.
• Software zonder API-ondersteuning: Verouderde systemen, speciaal ontwikkelde tools en interne applicaties ondersteunen vaak geen API-koppelingen (Application Programming Interface). RPA vereist geen externe integratie, maar automatiseert standaardbewerkingen direct via de gebruikersinterface (UI).
• Arbeidsintensieve processen: Dit soort processen zijn goed te stroomlijnen met RPA. Denk aan het verzamelen en invoeren van financiële gegevens die dagelijks of zelfs elk uur veranderen. Medewerkers die deze data-entrytaak uitvoeren, kunnen het tempo misschien bijhouden, maar houden daardoor weinig tijd over voor andere projecten. RPA kan grote hoeveelheden data veel efficiënter verwerken.
• Foutgevoelige processen: Gegevensintensieve processen zijn vaak foutgevoelig. Hoe goed medewerkers ook hun best doen, ze kunnen bij het verzamelen en invoeren van data niet dezelfde nauwkeurigheid en consistentie bereiken als geautomatiseerde tools. Robotgestuurde procesautomatisering kan processen niet alleen sneller laten verlopen, maar ook het risico op fouten bij het invoeren van data verkleinen.

Zodra je de procescriteria hebt bepaald, is het zaak de juiste processen op te sporen en af te bakenen. Bedrijven hebben vaak baat bij proces mapping-tools die visueel weergeven hoe huidige werkprocessen en onderlinge procesafhankelijkheden eruitzien. Zo wordt duidelijk waar processen zich in je netwerken bevinden, hoe ze verbonden zijn met applicaties en services en welke data ze gebruiken.

Effectieve RPA vereist hoogwaardige data en de mogelijkheid om deze data te integreren tussen verouderde systemen en moderne applicaties. In de praktijk levert dit de volgende uitdagingen op:

• Omgaan met inconsistente, incomplete of verouderde data: Deze tools zijn uitstekend in het vastleggen en invoeren van data. Ze zijn echter niet in staat om beslissingen te nemen over de kwaliteit en consistentie van die data. Neem een bedrijf dat zowel on-site als cloudgebaseerde resources gebruikt om belangrijke data op te slaan. Als deze databases dubbele informatie bevatten, registreren en verwerken RPA-frameworks alle exemplaren. Hetzelfde probleem doet zich voor bij onvolledige of verouderde informatie: oplossingen zoeken de gewenste data op en verwerken deze volgens de opgegeven instructies. Voor het verwerken van inconsistente, onvolledige of verouderde data is uitgebreidere scripting nodig om veelvoorkomende kenmerken van onbruikbare data te herkennen. Zo kunnen teams RPA zo instellen dat data van vóór een bepaalde datum wordt genegeerd of dat data alleen wordt geregistreerd als deze aan specifieke voorwaarden voor volledigheid en nauwkeurigheid voldoet.
• Integreren met verouderde systemen en moderne architecturen: Integratie is een andere mogelijke uitdaging. Verouderde systemen en moderne architecturen zijn namelijk fundamenteel verschillend; wat voor het een werkt, werkt mogelijk niet voor het ander. Er bestaat dan ook geen universele aanpak voor RPA. Hoewel RPA een goede manier is om data uit verouderde systemen te halen die geen APIs (Application Programming Interfaces) ondersteunen, verschilt de architectuur van die systemen sterk van modernere tegenhangers. Om consistente integratie te garanderen, moeten RPA-bots aansluiten bij de beperkingen van het systeem, niet bij de dataverwachtingen.

Robotgestuurde procesautomatisering kan ook vragen oproepen over het ethisch gebruik van data. Als bedrijven bijvoorbeeld onvoldoende inzicht hebben in welke data wordt verzameld en hoe deze wordt gebruikt, kan dat leiden tot compliance- of juridische problemen.

Organisaties moeten onder andere de volgende vraagstukken aanpakken:

• Transparantie en verantwoordelijkheid waarborgen: Bij audits of compliance-evaluaties moeten organisaties kunnen aantonen waar data is vastgelegd, hoe deze is verkregen en welke wijzigingen eraan zijn aangebracht. Als je deze transparantie niet kunt aantonen, riskeer je boetes of sancties. Transparantie begint bij de toegankelijkheid van RPA. Of de infrastructuur nu intern is gebouwd of door een derde partij wordt geleverd, teams moeten er toegang toe hebben. Ook verantwoordelijkheid speelt een rol. In de praktijk betekent dit dat medewerkers, doorgaans een manager of lid van de directie, verantwoordelijk worden gemaakt voor het toezicht op de ontwikkeling, implementatie en integratie. Deze verantwoordelijkheid helpt ervoor te zorgen dat transparantie een prioriteit blijft.
• Privacy- en beveiligingsrisicos beheren: RPA-tools kunnen ook potentiële privacy- en beveiligingsrisicos met zich meebrengen. Denk aan een procesautomatiseringstool die klantdata ophaalt en invoert. Als deze data niet goed geanonimiseerd is, of als de processen anonieme data koppelen aan identificeerbare broninformatie, brengen bedrijven klantdata onbedoeld in gevaar. Bovendien kunnen procesautomatiseringstools, als ze niet gebonden zijn aan dezelfde beveiligingsvereisten als andere IT-diensten, de deur openzetten voor aanvallen van buitenaf of bedreigingen van binnenuit.

Om ervoor te zorgen dat tools gelijke tred houden met groeiende datavolumes en betrouwbaar blijven, zijn twee overwegingen cruciaal:

• Strategieën ontwikkelen om RPA-programma's te schalen: Deze processen zijn schaalbaar, maar niet onbeperkt. Oplossingen die intern zijn gebouwd, kunnen moeite hebben om clouddatabases bij te houden naarmate de datavolumes groeien. Oplossingen die afhankelijk zijn van lokale servers, kunnen prestatieproblemen krijgen als de datavraag toeneemt. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, heeft je bedrijf een plan nodig. Denk aan extra opslag- en servercapaciteit of uitbreiding naar de cloud. Er is geen universele aanpak: wat voor het ene bedrijf werkt, werkt mogelijk niet voor het andere. Toch is het essentieel om een plan klaar te hebben.
• Voortdurende ondersteuning bieden voor updates en bots: Het is belangrijk om software-updates en RPA-functies continu te ondersteunen. Als je een externe of managed service gebruikt, is deze ondersteuning vaak standaard inbegrepen. Zo niet, dan moet je de prestaties regelmatig evalueren en controleren of er updates beschikbaar zijn.

De manier waarop je RPA uitrolt, bepaalt het succes ervan. Deze best practices helpen je het proces soepel te laten verlopen:

Betrokkenheid van stakeholders is het startpunt voor elke implementatie van robotgestuurde procesautomatisering. Wijs eerst een relevant directielid aan dat verantwoordelijk is voor het project. Deze persoon is eindverantwoordelijk voor alle aspecten van de integratie van RPA. Betrek vervolgens IT-teams, medewerkers die dagelijks met de processen werken en andere teams die met RPA te maken krijgen. Geef daarbij een overzicht van de belangrijkste doelstellingen, communiceer de mogelijke voordelen en bespreek de verwachte planning.

Tot slot, en misschien wel het allerbelangrijkste: neem de tijd om zorgen te bespreken. Vraag teams waar ze tegenaan lopen, welke obstakels ze voorzien en hoe die volgens hen aangepakt kunnen worden. Sla deze stap niet over, want als je stakeholders niet betrekt, kan dat een brede toepassing van RPA in de weg staan.

Duidelijke processen en beleidsregels zijn essentieel voor een consistente toepassing van RPA. Begin met het opzetten van een center of excellence (CoE) dat best practices vaststelt, mogelijke fouten identificeert en concrete adviezen geeft om problemen aan te pakken.

Neem daarna de tijd om datagovernancemodellen en best practices te ontwikkelen. Governance kan eenvoudig zijn, bijvoorbeeld door data altijd te versleutelen en de toegang ertoe te beperken, maar kan ook complex zijn, zoals het afstemmen op veranderende wet- en regelgeving op het gebied van compliance, zoals de GDPR en CCPA, en richtlijnen van FINRA.Toezicht is ook cruciaal. RPA biedt weliswaar de basis voor geavanceerde werkautomatisering, maar corrigeert of evalueert zichzelf niet. Regelmatige evaluatie en tests zijn onmisbaar om nauwkeurige output te garanderen.

Niet elke leverancier is hetzelfde. Let bij het kiezen van een partner op het volgende:

• Technische mogelijkheden en gebruiksvriendelijkheid: RPA-tools moeten diepgaande technische mogelijkheden combineren met gebruiksvriendelijke functies. MuleSoft RPA is hiervan een goed voorbeeld: de oplossing kan de implementatie versnellen met end-to-end automatisering voor elk team.
• Prijsmodellen en ondersteuning: Zoek ook naar oplossingen met transparante prijsmodellen en betrouwbare support. Verborgen kosten kunnen snel oplopen als leveranciers niet open zijn over hun tarieven, en gebrekkige ondersteuning kan ertoe leiden dat je organisatie niet het maximale uit RPA haalt.
• AI-integratie en beveiligingsfuncties: RPA vormt de basis voor de effectiviteit van AI. Organisaties doen er dan ook goed aan te kiezen voor leveranciers die naadloze integratie bieden met AI-frameworks zoals Large Language Models (LLM’s) en Natural Language Processing (NLP). Zo ontstaat de juiste balans tussen snelheid en veiligheid.

Het is verleidelijk om RPA meteen op grote schaal uit te rollen zodra de tools beschikbaar zijn, maar het is verstandiger om te beginnen met pilotprojecten. Gezien de complexiteit van IT-omgevingen is het vooraf onmogelijk te weten welke impact nieuwe tools hebben. Als er onverwachte fouten optreden, zijn kleine problemen veel gemakkelijker op te lossen dan grootschalige storingen.

Richt je op de projecten met de hoogste impact en het laagste risico om te automatiseren. Subfuncties zoals process mining helpen bij het identificeren van geschikte proceskandidaten. Zodra RPA operationeel is, meet je de impact aan de hand van verschillende metrics. Hoeveel tijd is er bespaard? Is de data nauwkeurig en volledig? Welke feedback geven gebruikers over het proces?

RPA is geen statische oplossing. Naarmate datavolumes groeien en databronnen veranderen, moeten tools meegroeien. Om prestaties te bewaken en te optimaliseren, begin je met het meten van de effectiviteit over tijd. Als snelheid en/of nauwkeurigheid afneemt, voer dan een oorzaakanalyse uit om het kernprobleem te identificeren, in plaats van alleen de symptomen aan te pakken.

Met robotgestuurde procesautomatisering (RPA) verzamelt je bedrijf sneller meer data, vanuit elke gewenste bron. In tegenstelling tot AI- of cloudoplossingen is RPA gebaseerd op eenvoudige scripting, waardoor het ideaal is voor toepassingen die van nature niet met elkaar verbonden zijn.

Goed ingezet kan RPA bedrijfsprocessen ingrijpend verbeteren. Door verbinding te maken met verouderde systemen breidt RPA de beschikbaarheid van data aanzienlijk uit. Door grote hoeveelheden data te verwerken, maakt RPA tijd vrij voor medewerkers om nieuwe projecten op te pakken of nieuwe initiatieven te ontwikkelen. Bovendien legt RPA, door sneller meer data beschikbaar te maken, de basis voor betere, AI-gestuurde besluitvorming.

AI-oplossingen zoals Agentforce vormen het brein van digitale arbeidskrachten, terwijl RPA de spierkracht levert. RPA doet het zware werk door data uit meerdere bronnen te verzamelen en terug te sturen, zodat AI de juiste acties kan ondernemen. Simpel gezegd: hoe beter je RPA, hoe slimmer je AI.

Het potentieel van RPA benutten vraagt om een doordachte en gerichte aanpak. Bedrijven zijn het meest gebaat bij gebruiksvriendelijke, goed ondersteunde en veilige oplossingen. Zorgvuldige evaluatie van de beschikbare opties is dan ook essentieel. Functionaliteit gaat daarbij boven vorm. Hoewel het verleidelijk is om RPA direct organisatiebreed te implementeren, kun je beter stakeholders al in een vroeg stadium betrekken, mogelijke zorgen bespreken en beginnen met kleinschalige implementaties.