Wat is intelligente automatisering?

Intelligente automatisering gaat verder dan mechanische flows. Wat vroeger een aangepast script of API vereiste, wordt nu uitgevoerd door AI-agenten die de structuur begrijpen en zich waar nodig aanpassen.

Gartner schat dat in 2028 33% van de bedrijfssoftware agentic AI zal bevatten die een vorm van automatisering aanstuurt, tegenover minder dan 1% in 2024.

Traditionele automatisering werkt alleen als elke stap precies verloopt zoals verwacht. Een inkooporder met een nieuwe lay-out of een late goedkeuring kan het proces stopzetten. Intelligente automatisering (IA) houdt workflows in beweging door zich tijdens het proces aan te passen.

IA maakt verbinding met de ERP-, CRM- of workflowtools die al in gebruik zijn, leest wat er binnenkomt, beslist wat er daarna moet gebeuren, wacht als dat nodig is en hervat automatisch.

In dit artikel wordt onderzocht hoe intelligente automatisering functioneert in de praktijk, op welke gebieden het het snelst werkt en hoe het kan worden toegepast zonder de bestaande systemen te vervangen.

Wat is intelligente automatisering?

Intelligente automatisering, ook wel bekend als intelligent process automation, combineert kunstmatige intelligentie met robotische procesautomatisering en aanverwante tools om complexe workflows uit te voeren.

Het maakt gebruik van technologieën zoals machine learning en natuurlijke taalverwerking om informatie te lezen, te interpreteren en erop te reageren binnen bedrijfssystemen.

In tegenstelling tot automatisering met vaste stappen, kan het zich tijdens het uitvoeren aanpassen. Het houdt bij wat er is gebeurd, verandert de volgende actie als de invoer afwijkt van de verwachtingen en gaat door tot de taak is voltooid.

Een AI-agent in de klantenservice kan bijvoorbeeld:

• De account van de klant ophalen uit het CRM
  
• Controleer de live leveringsstatus in het logistieke systeem
  
• Escaleren naar het juiste team als een vertraging wordt gedetecteerd
  
• Stuur een update zodra het probleem is opgelost

Dit alles verloopt als één doorlopend proces, zonder te stoppen voor nieuwe instructies.

Verschillende soorten intelligente automatisering

Intelligente automatisering kan op verschillende schaalniveaus worden geïmplementeerd, afhankelijk van de vraag. De tabel hieronder toont de belangrijkste soorten intelligente automatisering:

Belangrijkste voordelen van intelligente automatisering

Het werk blijft doorgaan, zelfs als mensen het druk hebben

In de meeste bedrijven blijven bestellingen, facturen of goedkeuringen vaak onaangeroerd liggen omdat iemand ziek is of met andere taken jongleert.

Intelligente automatisering houdt het proces open en pakt het weer op zodra het ontbrekende onderdeel arriveert. Dat betekent minder "vastgelopen" taken en klanten die sneller krijgen wat ze nodig hebben.

Lagere overhead door constant herwerken

Elke keer dat medewerkers gegevens opnieuw invoeren of fouten herstellen, brengt extra kosten met zich mee. IA houdt records consistent, dus als een klant halverwege een bestelling een veld bijwerkt, gaat de rest van het proces door zonder dat er opnieuw gewerkt hoeft te worden.

Nauwkeurigere handoffs tussen teams

Afdelingen werken vaak aan verschillende versies van dezelfde gegevens. IA controleert de laatste waarden voordat er actie wordt ondernomen, zodat handoffs netjes verlopen.

Het proces kan beter worden bewaakt en begrepen door middel van eenvoudige statistieken, zoals de tijd die aan elke vraag per taak wordt besteed en hoe tevreden de medewerkers en klanten zijn met de oplossing.

Hoe implementeer je intelligente automatisering?

De beste resultaten worden behaald door intelligente automatisering in kleine, gerichte fasen in te voeren voordat deze in het hele bedrijf wordt ingevoerd.

Stap 1: Identificeer één proces met duidelijke wrijving

Zoek naar workflows die zorgen voor terugkerende vertragingen of handmatig herwerk. Voorbeelden hiervan zijn:

• Factuurverwerking met frequente gegevensfouten
• Goedkeuringen van inkooporders die vastlopen op choke points
• Meerdere afspraken worden niet geboekt omdat de agent niet beschikbaar is
• Escalaties van klanten die van de ene afdeling naar de andere gaan

Stap 2: IA in bestaande systemen integreren

Houd ERP-, CRM- en RPA-platforms op hun plaats. Intelligente automatiseringssoftware en -tools kunnen rechtstreeks op de workflows worden aangesloten als controller.

Dit vermijdt het risico dat kernsystemen volledig moeten worden vervangen. Enkele veelgebruikte intelligente automatiseringstools die kunnen helpen bij het implementeren van een sterke pilot zijn Botpress, Langchain, Autogen, CrewAI en Make.

Stap 3: Voer een gecontroleerde pilot uit

Begin klein. Test de automatisering op een beperkte workflow en volg de resultaten.

‍

Een voorbeeld van een pilot is bijvoorbeeld factuurverwerking in de financiële sector. Voer IA een maand lang uit naast uw huidige proces.

Houd bij hoeveel facturen automatisch worden verrekend, hoeveel nog door mensen moeten worden gecontroleerd en wat dat doet met de betalingstermijnen.

Stap 4: Uitbreiden naar onderling verbonden workflows

Als de pilot slaagt, schaal dan op naar processen die meerdere systemen omvatten. In dit stadium verwerkt automatisering menselijke vertragingen, uitzonderingen en gevarieerde invoer met weinig toezicht.

Deze gefaseerde uitrol houdt de kosten onder controle. Het gebruik van gekoppelde systemen en het aanpassen aan veranderende omgevingen, terwijl proefresultaten bewijs leveren voor verdere investeringen.

Top 5 Intelligente Automatiseringstools

1. Botpress

Het meest geschikt voor: Teams die automatiseringen bouwen die actief blijven tussen stappen en doorgaan als er nieuwe input binnenkomt, zelfs als de workflow eerder is geactiveerd.

Prijzen:

• Gratis plan: Inclusief core builder, 1 bot en $5 AI-krediet
• Plus: $89/maand - flowtests, routering, menselijke handoff
• Team: $495/maand - SSO, samenwerking, gedeeld gebruik bijhouden

Botpress is een platform voor het bouwen van AI-agenten die in verschillende systemen werken. Elke agent werkt als een gestructureerde stroom die vanaf elk punt kan worden hervat door de taak op basis van de huidige status zelfstandig te evalueren.

Agents worden gebouwd met behulp van een visuele editor of door middel van code. Elke stap in de flow voert een specifieke bewerking uit - een bericht parseren, een externe API aanroepen, een document verwerken, wachten op menselijke input of een resultaat downstream verzenden.

De agent gaat vooruit op basis van de huidige gegevens en behoudt de uitvoeringscontext gedurende de hele procedure. De eenvoudige drag-and-drop setup kan een prompt testen, een voorwaarde wijzigen of toollogica bijwerken terwijl de rest van de workflow stabiel blijft.

Agenten houden bij waar een taak is gebleven, zodat deze later kan worden hervat zonder opnieuw te hoeven starten. Als er halverwege een vereiste waarde ontbreekt, kan de agent deze direct opvragen bij de gebruiker en doorgaan zodra deze is verstrekt.

Belangrijkste kenmerken:

• Workflows die de status vasthouden en hervatten na vertragingen of gedeeltelijke invoer
• Ingebouwde mogelijkheid om ontbrekende gegevens halverwege de run op te vragen
• Gestructureerde bestands- en tabelondersteuning voor kennisgebaseerde beslissingen
• Externe API-oproepen en toolacties binnen agentstromen

2. LangChain

Het meest geschikt voor: Teams die AI-agenten bouwen en volledige controle nodig hebben over de logica, het gebruik van tools en het uitvoeringsgedrag, direct geschreven in code.

Prijzen:

• Ontwikkelaar: Gratis - 1 seat, 5.000 sporen/maand, promptbeheer, basistools voor tracering
• Plus: $39/maand per seat - teamfuncties, hogere traceerlimieten, LangGraph dev deployment
• Zakelijk: Op maat - zelf gehoste of hybride setup, SSO, ondersteuning en schaling van gebruik

LangChain is een Python framework voor het bouwen van agents die logica uitvoeren op basis van wat ze tijdens runtime observeren. In plaats van voorgedefinieerde stappen te volgen, evalueert het systeem de context, beslist welk gereedschap moet worden aangeroepen en blijft doorlussen totdat de taak is voltooid of aan een stopvoorwaarde is voldaan.

Door het raamwerk te gebruiken, definiëren gebruikers hoe agenten redeneren, welke hulpmiddelen ze kunnen gebruiken en hoe ze beslissingen moeten nemen op basis van tussenresultaten. De agent gaat niet uit van een enkele input of een vast resultaat - hij werkt naar een doel toe door interactie met externe systemen en door zijn plan stap voor stap te verfijnen.

LangChain werkt het beste wanneer automatisering flexibele logica vereist. Een flow moet bijvoorbeeld beslissen welke database moet worden geraadpleegd, ongestructureerde invoer uit een document halen en vervolgens meerdere pogingen opnieuw uitvoeren als het resultaat niet aan een bepaalde drempelwaarde voldoet. 

Omdat het code-first is, is het niet geschikt voor snelle prototyping. Maar het geeft volledige controle over de gereedschapsselectie en het API-gedrag, wat essentieel is bij complexe automatisering met hoge inzet.

Belangrijkste kenmerken:

• Agentlogica gedefinieerd in code met volledige controle over planning en retries
• Toolgebruik en geheugengedrag dat zich tijdens runtime aanpast
• Ondersteuning voor gestructureerde uitvoer, aangepaste prompts en tool chaining
• Eigen integraties met taalmodellen, vectoropslag en API's

3. CrewAI

Het meest geschikt voor: Teams die automatiseringen structureren rond meerdere AI-agenten die verschillende rollen aannemen en taken coördineren via duidelijke, conversationele stappen.

Prijzen: 

• Gratis: $0/maand - 50 executies, 1 live crew, 1 stoel
• Basis: $99/maand - 100 uitvoeringen, 2 live teams, 5 zitplaatsen
• Standaard: $500/maand - 1.000 uitvoeringen, 2 live bemanningen, onbeperkt aantal seats, 2 inwerkuren

CrewAI is een Python framework voor het bouwen van workflows die vertrouwen op meer dan één agent. Elke agent krijgt een rol en een verantwoordelijkheid toegewezen - zoals onderzoeker, schrijver, reviewer of controller - en die agenten werken samen om het proces te voltooien.

Dit "crew"-model vereenvoudigt de logica. In plaats van één complexe agent te schrijven die elk gereedschap en elke omstandigheid afhandelt, kan de gebruiker een bemanning definiëren die het werk verdeelt. Elke agent heeft zijn eigen geheugen, zijn eigen tools en een gedefinieerde manier om met anderen in het systeem te praten.

CrewAI zorgt voor sequentiebepaling en communicatie. Zodra de flow start, geven de agents taken aan elkaar door totdat het doel is bereikt. Het proces is transparant en de handoffs zijn leesbaar, wat helpt bij het debuggen of het toevoegen van nieuwe stappen.

Het is eenvoudig om aan de slag te gaan. Rollen worden gedefinieerd in een configuratiebestand, tools zijn gewoon Python-functies en het coördinatiepatroon zorgt ervoor dat complexe automatisering lichter aanvoelt - vooral wanneer dingen halverwege de run veranderen.

Belangrijkste kenmerken: 

• Agentrollen gedefinieerd door taken, toegang tot tools en communicatieregels
• Draait als een crew met status doorgegeven tussen agenten, niet als een enkele keten
• Duidelijke configuratiestructuur voor het definiëren van verantwoordelijkheden en flowlogica

4. AutoGen

Het meest geschikt voor: Teams die automatiseringen bouwen waarbij agents informatie moeten uitwisselen tijdens de run en hun gedrag moeten aanpassen op basis van heen-en-weer-interactie.

AutoGen is een multi-agent raamwerk gebouwd rond conversatie - niet alleen tussen gebruiker en model, maar ook tussen agenten onderling.

Het werkt het beste wanneer automatisering vereist dat agenten resultaten verifiëren, aannames dubbelchecken of beslissen welke tool of actie de volgende is.

Net als bij CrewAI kunnen gebruikers bij Autogen een groep agenten aanmaken, hun rollen definiëren en instellen hoe ze met elkaar omgaan. Agenten kunnen op elkaar reageren met plannen, code, tussenresultaten of vervolgvragen.

Deze opzet is handig als het juiste antwoord niet van tevoren bekend is - zoals kiezen tussen API's, een fout in de uitvoering herstellen of een mislukt actieplan herschrijven. AutoGen handelt dit allemaal af door het doorgeven van berichten in plaats van vaste regels.

Belangrijkste kenmerken:

• Agent-naar-agent communicatie via berichtenlussen
• Planning en verificatie afgehandeld in gespreksonderwerpen
• Ondersteunt uitvoering van code, aanroepen van tools en contextinjectie
• Goed voor automatisering waarbij opvolging tijdens runtime vereist is

5. Maak

Het meest geschikt voor: Teams die gestructureerde automatiseringen bouwen met tool calls, vertakkingspaden en duidelijke zichtbaarheid in hoe gegevens tussen stappen bewegen.

Prijzen: 

• Open Source: Gratis - omvat volledig framework, Apache 2.0-licentie
• Pro-editie: Gratis - tot 1.000 gesprekken/maand met Rasa Pro
• Groei: Vanaf $35.000/jaar - inclusief Rasa Studio, ondersteuning en reclame

Make is een no-code automatiseringsplatform dat is opgebouwd rond visuele scenario's. Elk scenario bestaat uit modules die zijn verbonden op een canvas. Elk scenario bestaat uit modules die verbonden zijn op een canvas, waarbij elke module een enkele taak uitvoert - gegevens verzenden, inhoud transformeren, een service activeren of een AI-model aanroepen.

Wat Make relevant maakt voor intelligente automatisering is de mogelijkheid om stromen te beheren die geen vast pad volgen. Scenario's kunnen pauzeren, vertakken, opnieuw proberen of wachten op invoer zonder eerdere stappen te negeren. Input kan onvolledig zijn, in een andere volgorde aankomen of halverwege de run veranderen.

De interface presenteert de verplaatsing van gegevens en de uitvoering van stappen duidelijk. Fouten zijn traceerbaar, invoer is zichtbaar op elk punt en de logica blijft bewerkbaar, zelfs na de implementatie. Scenario's kunnen complexer worden zonder ondoorzichtig te worden.

Make integreert met een groot aantal externe systemen en ondersteunt uitbreidingen via aangepaste modules. Het is geschikt voor workflows waarbij controle, flexibiliteit en traceerbaarheid over meerdere tools vereist zijn.

Belangrijkste kenmerken:

• Visuele bouwer met vertakking, planning en nieuwe pogingen
• Bekijk welke gegevens waar naartoe zijn verplaatst
• Ingebouwde foutafhandeling voor instabiele of late invoer

Belangrijkste onderdelen van intelligente automatisering

Robotische procesautomatisering (RPA)

Robotisering van processen is de uitvoeringslaag die menselijke acties nabootst in een digitale interface - klikken op knoppen, een bestand openen, gegevens invoeren of waarden kopiëren tussen systemen. 

Veel oudere systemen - of systemen die alleen zijn ontworpen voor menselijk gebruik via een scherm - hebben deze mogelijkheid niet. In die gevallen werkt RPA door de software op dezelfde manier te bedienen als een mens zou doen, door door menu's te klikken en velden in te vullen zodat de taak toch kan worden voltooid.

Grote taalmodellenLLMs)

Wanneer intelligente automatisering instructies moet begrijpen, de volgende stappen moet uitwerken of resultaten moet uitleggen, zijn grote taalmodellen de component die dit mogelijk maakt. Ze voegen de mogelijkheid toe om door een proces te redeneren en de resultaten in duidelijke taal te communiceren.

Praktisch gezien kunnen LLMs verantwoordelijk zijn voor deze specifieke rollen in een proces:

• Een verzoek begrijpen en opsplitsen in kleinere stappen
  
• Trek de juiste gegevens of context voor elke stap
  
• Beslissen welk hulpmiddel of systeem u als volgende gaat gebruiken
  
• Waar nodig duidelijke, menselijk leesbare antwoorden of samenvattingen genereren

Het vinden van de beste LLMs hangt af van de opstelling - factoren zoals gegevensprivacy, integratieopties en workflowcomplexiteit hebben allemaal invloed op welk model het beste presteert in een bepaalde omgeving.

Machinaal leren (ML)

Machine-learningmodellen in een intelligente automatiseringspijplijn behandelen meer specifieke, datagestuurde taken die het gedrag van automatisering verbeteren. Ze werken vaak op de achtergrond om:

• De uitkomst van een proces voorspellen of binnenkomende gegevens classificeren
  
• Afwijkingen detecteren wanneer een proces begint af te wijken van de normale situatie
  
• De systeemprestaties in de loop van de tijd bewaken om de nauwkeurigheid en efficiëntie te behouden

De ML-modellen hebben helemaal geen betrekking op LLMs of natuurlijke taalverwerking. Hun rol is om de automatisering via getallen een beter bewustzijn en betere beslissingssignalen te geven, zodat het in realtime op de juiste manier kan reageren.

Intelligente documentverwerking (IDP)

Intelligente documentverwerking is hoe AI ongestructureerde bestanden leest - van gescande formulieren tot handgeschreven notities - en deze omzet in gegevens die automatiseringssystemen kunnen gebruiken.

De IDP-stap is van oudsher een van de onderdelen van intelligente automatisering die de meeste middelen vergen, waarbij elke fase van het parsen zijn eigen complexiteit en kosten met zich meebrengt.

Om een idee te geven van hoe document-parsing is veranderd, is hier een snelle vergelijking tussen wat gebruikelijk was in 2019 en wat standaard is in 2025 met behulp van LLM methoden:

‍

De parsingkosten en formaatondersteuning zijn gebaseerd op recente benchmarks van LlamaIndex, waarin LLM documentbegrip werd getest voor gescande invoer, bestanden met een rijke lay-out en gebruikssituaties voor ophalen.

API-integraties en tooluitvoering

API's laten verschillende software rechtstreeks informatie uitwisselen. In intelligente automatisering worden ze gebruikt om acties uit te voeren, zoals het indienen van formulieren, het plannen van evenementen, het aanmaken van tickets of het bijwerken van records.

De automatisering beslist wat er moet gebeuren - vaak op basis van geparseerde documenten of door RPA gedefinieerde stappen - en roept vervolgens de juiste API aan om de taak te voltooien. Zodra de actie is uitgevoerd, gaat het proces verder zonder menselijke input.

Of de taak nu eenvoudig of dynamisch is, het kernidee is hetzelfde: zodra de automatisering weet wat er moet gebeuren, heeft het een manier nodig om te handelen en de API biedt een veilige en zekere manier om dit te doen, met behoud van records voor toekomstige herzieningen. 

Autorisatie en beveiliging (OAuth, MCP)

Automatiseringssystemen handelen op echte accounts, hebben toegang tot gevoelige tools, voeren updates uit in live omgevingen en, nog belangrijker, vertegenwoordigen de integriteit namens de eigenaar.

Dat betekent dat elke stap het juiste toegangsniveau nodig heeft en, nog belangrijker, dat de agent moet weten wie (of wat) wat heeft gedaan.

• OAuth (door de gebruiker verleende toegang): Wordt gebruikt wanneer een automatisering namens een mens moet handelen. Het biedt tijdsgebonden tokens die zijn gekoppeld aan de machtigingen van een gebruiker.
  
• Model Context Protocol-achtige dienstidentiteit (machine-to-machine): Een manier voor machines om zich direct bij elkaar te authenticeren, zoals een digitale badge, zonder tussenkomst van een mens. 

De exacte opstelling hangt af van de omgeving en de compliancevereisten.

Wat is het verschil tussen intelligente automatisering en RPA?

Robotische procesautomatisering (RPA) is gebouwd voor herhaalbaarheid. Het volgt vaste regels om taken te automatiseren zoals het kopiëren van gegevens tussen velden, het verplaatsen van bestanden of het invullen van formulieren. Deze bots werken goed als de stappen altijd hetzelfde zijn en de invoer voorspelbaar is.

Intelligente automatisering (IA) volgt geen vaste scripts, maar gebruikt AI om dynamisch te reageren, acties te kiezen op basis van de context, edge cases af te handelen en tools te coördineren in meerdere stappen.

Stel je voor dat je een factuur verwerkt via een chatbot voor enterprise resource planning.

• Een RPA-bot haalt totalen uit vaste velden en zet ze in een systeem. Als het formaat verandert, gaat het kapot.
  
• Een IA-systeem leest het document, begrijpt wat er staat, markeert randgevallen en kiest waar het naartoe gaat - zelfs als de lay-out nieuw is.

Het belangrijkste verschil: RPA voltooit taken die al in kaart zijn gebracht. IA zoekt uit hoe ze tijdens de uitvoering moeten worden voltooid.

AI-automatisering toevoegen aan alledaagse taken

De meeste bedrijven hebben al herhaalbare routines - bestellingen goedkeuren, records bijwerken, bestanden verplaatsen. Het probleem is dat deze routines alleen werken als elke stap precies volgens plan verloopt.

AI agents maken deze workflows flexibel. Ze kunnen wachten op ontbrekende informatie, opnieuw beginnen als er iets verandert en het proces in beweging houden in plaats van je team te dwingen opnieuw te beginnen.

Je hoeft niet te vervangen wat je al hebt. AI komt bovenop je huidige tools en springt alleen bij wanneer dat nodig is, terwijl de rest van het proces soepel blijft verlopen.

Begin vandaag nog met bouwen - het is gratis.