- Intelligent Process Automation (IPA) combineert RPA met AI-tools zoals machine learning en NLP, waardoor systemen rommelige inputs kunnen verwerken, context kunnen interpreteren en beslissingen kunnen nemen buiten starre regels om.
- IPA verhoogt de efficiëntie door handmatig werk te verminderen, zich aan te passen aan veranderende invoer en de transparantie te verbeteren, waardoor het ideaal is voor taken als documentparsing, workflows met meerdere systemen en ticketrouting.
- Een succesvolle uitrol van IPA begint met het in kaart brengen van processen, het identificeren van beslispunten, het verbinden van systemen en het klein houden van de reikwijdte om de waarde te bewijzen voordat er wordt opgeschaald.
- Tot de beste IPA-tools behoren Make, Zapier, Tidio en n8n, die helpen apps te integreren en acties te automatiseren, terwijl geavanceerde platforms flexibelere, AI-gestuurde workflows mogelijk maken.
Traditionele automatisering werkt het beste als het proces goed gedefinieerd is en de invoer een consistent formaat heeft. Maar de meeste bedrijfsactiviteiten verlopen niet zo zuiver.
In de praktijk lopen workflows vast wanneer gegevens ontbreken, verzoeken onduidelijk zijn of omstandigheden halverwege veranderen.
Op regels gebaseerde systemen volgen instructies, maar kunnen zich niet aanpassen als de omgeving verandert.
Intelligente procesautomatisering (IPA) gaat verder door automatisering te combineren met enterprise chatbots die rommelige workflows inzichtelijk maken. Deze bots interpreteren natuurlijke input, lossen mismatches tussen systemen op en nemen beslissingen in realtime.
Wat is intelligente procesautomatisering (IPA)?
Intelligente procesautomatisering (IPA) combineert robotische procesautomatisering (RPA) met kunstmatige intelligentie (AI), analyse en beslissingslogica om workflows te creëren die kunnen begrijpen, aanpassen en handelen zonder menselijke input.
IPA wordt ook wel intelligente automatisering, hyperautomatisering of digitale procesautomatisering genoemd en gaat verder dan traditionele op regels gebaseerde bots.
Het maakt gebruik van technologieën zoals machine learning, natuurlijke taalverwerking en process mining om ongestructureerde gegevens te verwerken, context te interpreteren en real-time beslissingen te nemen.
Intelligente procesautomatisering vs. robotische procesautomatisering
De termen intelligent process automation (IPA) en robotic process automation (RPA) worden vaak door elkaar gebruikt, maar ze dienen verschillende doelen.
RPA is ontworpen voor repetitieve, op regels gebaseerde taken waarbij de invoer consistent is en de stappen vooraf zijn gedefinieerd, zoals het kopiëren van gegevens tussen systemen of het verwerken van gestructureerde formulieren.
IPA bouwt hierop voort door kunstmatige intelligentie toe te voegen aan de stack. Het stelt systemen in staat om ongestructureerde input te verwerken, omstandigheden in realtime te evalueren en beslissingen te nemen op basis van de context.
Dit maakt het geschikt voor workflows die niet in een eenvoudig script kunnen worden vastgelegd - waar stappen afhankelijk zijn van wat het systeem ziet, niet alleen van wat het te horen krijgt.
Belangrijkste voordelen van intelligente procesautomatisering
Automatisering werkt alleen als het de complexiteit van echte bedrijfsprocessen aankan. De meeste bots die op regels zijn gebaseerd, gaan stuk als de invoer varieert of als stappen niet volgens een voorspelbaar patroon verlopen.
IPA geeft teams een flexibelere en schaalbare automatiseringslaag. Het is gebouwd om dynamische input te verwerken en beslissingen te nemen.
Vermindert handmatige inspanning op schaal
Traditionele automatisering vereist vaak nauwlettend toezicht. Teams besteden nog steeds tijd aan het controleren van uitzonderingen, het oplossen van mismatches tussen gegevens en het beheren van taken die buiten het script vallen.
IPA vermindert dat toezicht. Het kan verzoeken interpreteren volgens de bedrijfsregels en acties uitvoeren zonder dat menselijke tussenkomst bij elke stap nodig is.
Sommige bedrijven werken samen met AI-bureaus om deze workflows te ontwerpen. Deze partners zorgen ervoor dat de systemen stabiel en efficiënt zijn en geschikt voor de werkelijke bedrijfsactiviteiten.
Past zich aan veranderende input en context aan
Traditionele bots vertrouwen op een consistente opmaak. Zelfs een kleine verandering, zoals een typefout of een nieuwe documentopmaak, kan het proces al verstoren.
IPA kan omgaan met variatie. Het leest de invoer, begrijpt de bedoeling en reageert, zelfs als de structuur niet ideaal is. Dit maakt het betrouwbaarder in alledaags gebruik, waar verzoeken niet altijd hetzelfde patroon volgen.
Verhoogt de transparantie van activiteiten
Op regels gebaseerde automatisering mislukt vaak zonder context. Het is moeilijk te begrijpen wat er is gebeurd, waar het is gebeurd of wat de oorzaak van de storing is.
Dit wordt een groter probleem in multi-agent systemen, waar verschillende agenten parallel of achter elkaar werken. Zonder zichtbaarheid is het moeilijk om interacties te traceren of betrouwbare prestaties tussen agenten te handhaven.
IPA verbetert de observeerbaarheid door elke stap in het proces te loggen. Dit detailniveau is vooral nuttig bij het evalueren van multi-agent systemen, om teams te helpen problemen te isoleren en de manier waarop agenten samenwerken te verfijnen.
Hoe werkt intelligente procesautomatisering?
Intelligente procesautomatisering verbindt gebeurtenissen, gegevens, beslissingen en acties binnen één geautomatiseerde flow. Elke stap wordt afgehandeld door een AI-agent die begrijpt wat er gebeurt en weet wat er nu moet gebeuren, zelfs als de input rommelig of onvolledig is.
Om te zien hoe IPA in de praktijk werkt, laten we eens kijken naar een veelvoorkomende e-commerce workflow: het afhandelen van een retouraanvraag.
In plaats van alles via supportmedewerkers te routeren, kun je het proces van begin tot eind automatiseren met behulp van een AI-agent - een agent die weet hoe hij input moet interpreteren, volgende stappen moet bepalen en moet handelen met verschillende tools.
Stap 1: Triggerevent start het proces
Een klant vult een retouraanvraagformulier in of stuurt een bericht waarin hij vraagt om een artikel te retourneren. Dat bericht activeert de retourwerkstroom.
De agent pakt het onmiddellijk op, zonder te wachten op handmatige triage.
Stap 2: De AI-agent verwerkt informatie
De agent scant het bericht of formulier om belangrijke informatie op te halen, zoals het ordernummer, de naam van het artikel, de reden voor retourzending en de klant-ID.
Voor ongestructureerde berichten gebruikt het grote taalmodellenLLMs) om de intentie te interpreteren en de juiste volgorde te bepalen.
Stap 3: De AI-agent beslist de volgende stap
Aan de hand van bedrijfsregels en retourbeleid controleert de agent of het artikel in aanmerking komt voor een retourzending en wat voor soort retourzending dat is, zoals een terugbetaling of een tegoedbon.
Het handelt de beslissing direct af en bootst na wat een supportmedewerker normaal gesproken zou doen.
Stap 4: De AI-agent voert acties uit in systemen
Zodra er een beslissing is genomen, kan de agent:
- De bestelstatus bijwerken
- Een retouretiket maken
- Stuurt instructies naar de klant
- Stelt het magazijn op de hoogte
Alles gebeurt binnen gekoppelde systemen, zonder handoffs tussen teams.
Stap 5: De AI-agent registreert de resultaten
Elke stap wordt vastgelegd, van de eerste aanvraag tot het uiteindelijke antwoord. Deze registraties worden verwerkt in dashboards en waarschuwingssystemen, waardoor het proces traceerbaar wordt.
Als een casus handmatig moet worden beoordeeld, wordt deze geëscaleerd met volledige context voor follow-up.
Gebruikscases voor intelligente procesautomatisering
Hoewel er veel aandacht is geweest voor het gebruik van chatbotten, gebeurt een deel van de meest invloedrijke automatisering achter de schermen - in de workflows die beslissingen, acties en opvolging aansturen.
Intelligente procesautomatisering past daar waar workflows te complex zijn voor regels, maar te repetitief om handmatig te blijven.
Als je team te maken heeft met onvoorspelbare input, gefragmenteerde tools of terugkerende beslissingen die nog door mensen beoordeeld moeten worden, dan kan IPA helpen.
Ongestructureerde documenten en formulieren verwerken
Op regels gebaseerde bots gaan snel kapot bij het verwerken van rommelige invoer. Veel bedrijfsdocumenten - zoals facturen, claims, contracten of inwerkpakketten - bevatten ongestructureerde of semigestructureerde gegevens die geen consistent formaat hebben.
IPA-agenten doen dit met optische tekenherkenning (OCR) en natuurlijke taalverwerking (NLP):
- Totalen uit kassabonnen extraheren
- Contractclausules ontleden
- Identiteit verifiëren aan de hand van gescande formulieren
Zodra de gegevens zijn geïnterpreteerd, kan het systeem erop reageren zonder menselijk toezicht. Dit ontsluit end-to-end workflows binnen tools zoals een HR-chatbot die formulieren voor werknemers afhandelt, of een chatbot voor de klantenservice die op documenten gebaseerde ondersteuningsverzoeken ontvangt.
Workflows met meerdere stappen in verschillende systemen automatiseren
Processen zoals onboarding of het afhandelen van retourzendingen vinden niet in één systeem plaats. Ze omvatten meestal CRM's, interne databases, planningsplatforms en kennisgevingstools. Elk onderdeel voegt zijn eigen afhankelijkheidslaag toe.
IPA agenten beheren de stroom stap voor stap. Ze evalueren de input, nemen een beslissing op basis van de context en voeren de actie uit binnen de verbonden systemen.
De logica blijft intact, zonder afhankelijk te zijn van handmatige routing of kwetsbare workarounds.
Dit maakt IPA een ideale motor achter een workflow zoals een chatbot voor het maken van afspraken. Terwijl de interface basisinput verzamelt, controleert het systeem de beschikbaarheid, plant afspraken, stuurt bevestigingen en werkt back-end tools bij.
Support tickets routeren op basis van berichtintentie
Supportwachtrijen raken vaak verstopt omdat berichten onduidelijk binnenkomen. Klanten volgen niet altijd een strakke indeling en de meeste systemen kunnen niet begrijpen wat er eigenlijk wordt gevraagd.
IPA-agenten handelen dit af door het bericht te interpreteren, belangrijke details te identificeren en de juiste actie te bepalen.
Ze kunnen de urgentie beoordelen en het ticket doorsturen naar het juiste systeem of team zonder dat daar menselijke input voor nodig is.
Dit maakt AI-ticketing systemen schaalbaarder. Tickets worden verrijkt met context en naar de juiste plaats geleid.
Zelfbediening in interne portalen mogelijk maken
Interne teams besteden vaak tijd aan het wachten op goedkeuringen of antwoorden die geen menselijke inbreng vereisen. Deze vertragingen zijn meestal het gevolg van onduidelijk eigendom of trage handmatige processen.
IPA maakt interne portals nuttiger. Het begrijpt wat de gebruiker nodig heeft, maakt verbinding met achterliggende systemen en voert de taak direct uit, allemaal via een enkele interface die onnodig heen-en-weer geloop overbodig maakt.
Dit werkt uitstekend omdat deze workflows schaalbaar zijn over meerdere kanalen en gebruikers, terwijl elke interactie duidelijk wordt bijgehouden.
Top 5 Software voor intelligente procesautomatisering
Als je verder wilt gaan dan regelgebaseerde automatisering, is het kiezen van de juiste software cruciaal.
Als je rommelige workflows wilt automatiseren, zoals terugbetalingen, onboarding, triage of ticketrouting, dan bieden deze platforms je de belangrijkste onderdelen.
1. Botpress
Botpress is gebouwd voor teams die controle willen over hoe automatisering werkt. Hiermee kun je agents definiëren die niet alleen regels volgen - ze nemen beslissingen op basis van input, geheugen en real-time context.
.webp)
Je kunt flows bouwen om te controleren of retourzendingen in aanmerking komen, restitutieverzoeken te interpreteren of records in verschillende systemen bij te werken. Elke agent kan regels, LLMs of beslissingslogica gebruiken en alles wordt uitgevoerd via het web, Slack, WhatsApp en meer zonder dubbel werk.
Het is ideaal wanneer je intelligente workflows bouwt met variabele input, API triggers en echte operationele resultaten.
Belangrijkste kenmerken:
- Visuele bouwer voor AI-agenten met stroomlogica, geheugen en voorwaarden
- Werkt via meerdere kanalen en integreert met back-end tools
- Ondersteunt real-time API-oproepen, dynamische routering en aangepaste acties
Prijzen:
- Gratis plan met AI-kredieten op basis van gebruik
- Plus: $89/maand voor live agenthandoff en flowtests
- Team: $495/maand met samenwerking, SSO en toegangsbeheer
- Onderneming: Aangepaste
2. Make (voorheen Integromat)
Make is ontworpen om apps samen te stellen zonder code te schrijven. Het geeft je een visueel canvas waarin je scenario's met meerdere stappen kunt bouwen - ideaal voor IPA wanneer je acties tussen tools automatiseert.
.webp)
Het blinkt uit in workflows waarbij het ene systeem moet reageren op iets in een ander systeem, zoals het synchroniseren van een CRM met een ordersysteem of het reageren op een supportformulier met voorwaardelijke acties.
Je krijgt geen context op agentniveau of AI-besluitvorming, maar voor integratie en triggers op procesniveau is het snel en flexibel.
Belangrijkste kenmerken:
- Workflow-bouwer met slepen en neerzetten voor honderden apps
- Voorwaardelijke logica, planning, gegevensparsing en webhooks
- Ondersteunt complexe vertakkingen en stromen in meerdere stappen
Prijzen:
- Gratis: 1000 operaties/maand
- Kern: $9/maand
- Pro- en Teams-plannen voor hoger gebruik en geavanceerde bediening
3. Zapier
Zapier is het beste wanneer je snel tools met elkaar wilt verbinden en geen complexe vertakkingen nodig hebt. Het is geen volledige orkestratielaag, maar het regelt de gegevensoverdracht tussen je chatbot en je CRM, planner of database met nul code.
.webp)
Voor IPA is Zapier geweldig om geïnterpreteerde intentie om te zetten in acties aan de achterkant. Het "denkt" niet, maar het verbindt het denksysteem met de tools die het werk doen.
Belangrijkste kenmerken:
- Meer dan 6.000 integraties
- Triggers van chatbots, formulieren of webhooks
- Eenvoudige installatie voor teams zonder technische ondersteuning
Prijzen:
- Gratis: 100 taken/maand
- Starter: $19,99/maand
- Professional: $49/maand voor geavanceerde functies
4. Tidio
Tidio is een live chatplatform met automatisering. Het is geen volledig IPA-platform, maar het is geweldig als je klantgerichte taken wilt automatiseren, zoals routing, het verzamelen van input of het beantwoorden van supportvragen.

Het ondersteunt AI-antwoorden, voorwaardelijke flows en backend handoffs, waardoor het nuttig is voor automatisering op oppervlakteniveau. Voor kleine ops teams of SMB's is het een eenvoudige plek om te beginnen.
Belangrijkste kenmerken:
- AI-gestuurde live chat met automatiseringssjablonen
- Chat , formulierverwerking en CRM-integraties
- GPT voor flexibele reacties
Prijzen:
- Gratis: Basischat en automatisering
- Starter: $29/maand
- Plus: AI-functies en CRM-synchronisatie
5. n8n
n8n is een open-source workflow automation platform dat je volledige controle geeft over logica, triggers en integraties. In tegenstelling tot Zapier of Make is het zelf te hosten en kun je code schrijven wanneer dat nodig is.

Dit maakt het ideaal voor teams met technische resources die flexibiliteit en privacy willen. Je kunt IPA agents uitvoeren, inhaken op API's en gestructureerde of ongestructureerde gegevens verwerken - allemaal binnen aanpasbare workflows.
Belangrijkste kenmerken:
- Visuele editor met ondersteuning voor codeknooppunten
- Webhooks, schedulers, voorwaardelijke vertakkingen
- Host het zelf of gebruik de cloud
Prijzen:
- Gratis: Zelf gehost
- Cloud Basis: $20/maand
- Pro: $50/maand met teamfuncties
Hoe intelligente procesautomatisering implementeren
Intelligente procesautomatisering begrijpen is één ding. Het in de praktijk brengen vereist focus, planning en het juiste uitgangspunt.
De meeste teams gooien niet alles in één keer overhoop. Ze beginnen met een proces dat vaak stuk gaat - iets dat zichtbaar is, repetitief en nog steeds afhankelijk van menselijke tussenkomst.
Laten we een voorbeeld nemen:
Je werkt met een klantenserviceteam dat restituties handmatig afhandelt.
De workflow vertrouwt op formulierinzendingen, zoekt gegevens op in verschillende systemen en volgt specifieke bedrijfsregels om een verzoek goed of af te keuren.
Het is traag, gemakkelijk te verknoeien en kostbaar om op te schalen. Daar past intelligente procesautomatisering bij.
1. Begin met één workflow die knelpunten veroorzaakt
De goedkeuringsworkflow voor restituties is een goed voorbeeld. Er komen aanvragen binnen, maar die zijn inconsistent. Sommige bevatten ordernummers, andere niet. Agenten moeten de details opsporen, controleren of ze in aanmerking komen en handmatig bedrijfslogica toepassen.
Die wrijving maakt het een ideale kandidaat voor intelligente automatisering - de logica is duidelijk, maar de invoer varieert net genoeg om op regels gebaseerde bots te laten struikelen.
2. Breng de end-to-end flow in kaart, inclusief uitzonderingen
Documenteer hoe het proces werkt. Houd bij hoe restitutieaanvragen binnenkomen, waar agenten informatie vandaan halen, welke beslissingen ze nemen en welke acties ze ondernemen.
Zorg ervoor dat je de veelvoorkomende uitzonderingen opneemt: ontbrekende gegevens, onduidelijke redenen voor retourzending of discrepanties tussen bestelinformatie en restitutiebeleid.
Hier moet intelligente automatisering uitkomst bieden.
3. Identificeren waar beslissingen worden genomen
Zoek naar punten waar een mens invoer interpreteert of een oordeel velt. In een terugbetalingsworkflow kan dat het lezen van de reden van een klant zijn, het controleren aan de hand van retourregels en het beslissen tussen terugbetaling, winkeltegoed of afwijzing.
Elk van deze beslissingen kan worden uitgevoerd door een AI-agent, zolang de logica is gedefinieerd en de gegevens toegankelijk zijn.
4. Gereedschappen aansluiten die de actie aandrijven
Zodra de beslissing is genomen, moet het systeem de bestelstatus bijwerken, de klant informeren, een label uitgeven of een betaling in gang zetten.
Om dit te automatiseren heb je een platform nodig dat verbinding maakt met die tools en acties betrouwbaar coördineert. Dat kan een agent orkestratielaag zijn of een automatiseringsraamwerk met integratieondersteuning.
5. Testen, bewaken, verbeteren
Als het terugbetalingsproces eenmaal is geautomatiseerd, houd dan bij hoe het presteert. Bekijk welke gevallen correct worden afgehandeld en waar het systeem moeite mee heeft. Gebruik deze feedback om de beslissingslogica te verfijnen en de betrouwbaarheid te verbeteren.
IPA-systemen zijn dynamisch. Hoe meer randgevallen je vastlegt en verwerkt, hoe sterker en schaalbaarder de workflow wordt.
Veelvoorkomende uitdagingen bij het implementeren van IPA
Intelligente procesautomatisering kan goede resultaten opleveren, maar er is meer voor nodig dan alleen technische vaardigheden.
De meeste obstakels komen voort uit de manier waarop organisaties hun processen structureren, verantwoordelijkheden toewijzen en automatisering afstemmen op resultaten.
Slechte proces- en gegevensgereedheid
Automatisering werkt het beste als processen consistent zijn. Maar in veel organisaties zijn workflows niet gedocumenteerd of worden ze door verschillende teams op verschillende manieren afgehandeld. Gegevens leven vaak in losgekoppelde systemen of verschillen in formaat, waardoor het moeilijk is om stabiele automatisering te bouwen.
Voordat je intelligente procesautomatisering introduceert, moet je eerst in kaart brengen hoe het proces op dit moment werkt. Documenteer de input, bekende uitzonderingen, toolafhankelijkheden en punten waar menselijke tussenkomst nog nodig is.
Overcomplicatie van initiële implementaties
Teams proberen vaak te veel en te snel te automatiseren. Wanneer de eerste uitrol meerdere systemen omvat of vanaf het begin al edge cases bevat, neemt de kans op vertragingen of mislukte lanceringen toe.
Begin in plaats daarvan met één proces met één duidelijk beslispunt en een meetbare output. Bewijs de waarde in een vroeg stadium door de scope gefocust te houden.
Gebrek aan duidelijk eigenaarschap of langetermijnvisie
Intelligente procesautomatiseringssystemen zijn adaptieve en evoluerende projecten. Zonder een team of persoon die verantwoordelijk is voor de prestaties, de logica en het onderhoud, raakt het systeem vaak verouderd of verkeerd afgestemd.
Wijs vanaf het begin eigenaarschap toe. Iemand moet bijhouden hoe de automatisering presteert, wat er stuk gaat en waar aanpassingen nodig zijn.
Verkeerde afstemming tussen bedrijfsdoelen en automatiseringslogica
Niet elk proces is het waard om geautomatiseerd te worden - en niet elke automatisering levert waarde op. Soms weerspiegelt de logica wat technisch mogelijk is, maar niet wat het bedrijf echt nodig heeft.
Om dat te voorkomen, moet je workflows ontwerpen in samenwerking met de mensen die ze gebruiken. Dat zijn onder andere supportteams, ops leads en producteigenaren.
Wanneer automatisering is afgestemd op echte behoeften, is de kans veel groter dat het blijvende resultaten oplevert.
Breng IPA vandaag nog naar uw workflow
IPA werkt het beste als het wordt toegevoegd aan de workflows die je al hebt lopen - support triage, goedkeuring van terugbetalingen, documentverwerking, interne routering of planning van verzoeken.
Met platforms zoals Botpress kun je agents bouwen die beslissen wat ze moeten doen, verbinding maken met externe tools, ongestructureerde input verwerken en werken via kanalen zoals het web, Slack, WhatsApp of interne tools.
Of je nu broze scripts vervangt of bestaande flows opschaalt, IPA geeft je de structuur om echt werk te automatiseren, niet alleen repetitieve taken.
Begin klein. Bouw iets nuttigs. Verzend het snel.
Veelgestelde vragen
Waarin verschilt IPA van Business Process Management (BPM)?
BPM gaat meer over het in kaart brengen en optimaliseren van bedrijfsprocessen, terwijl IPA gaat over het automatiseren van die processen met AI-agents die zelfstandig kunnen denken en handelen.
Kan IPA menselijke werknemers volledig vervangen of alleen hun werkbelasting verminderen?
IPA gaat over het verminderen van repetitieve, saaie dingen zodat mensen zich kunnen concentreren op wat belangrijk is. IPA vervangt mensen niet, maar maakt hun werk makkelijker.
Wat voor soort modellen voor machinaal leren worden meestal gebruikt in IPA?
IPA gebruikt vaak modellen zoals beslisbomen, natuurlijke taalmodellen (denk aan GPT of BERT) en classificeerders voor taken als intentiedetectie of documentparsing.
Is IPA alleen relevant voor grote ondernemingen of kunnen MKB-bedrijven er ook van profiteren?
MKB-bedrijven kunnen profiteren van IPA, vooral wanneer ze krap in hun tijd of personeelsbestand zitten. Het helpt kleine teams hun gewicht te overtreffen door dingen te automatiseren die ze anders handmatig zouden doen.
Wat voor gegevens zijn er nodig om IPA-modellen effectief te trainen of te configureren?
Meestal voorbeelden van echte inputs zoals e-mails, chats, formulieren of logs, en duidelijke bedrijfsregels of resultaten gekoppeld aan die inputs. Hoe realistischer (en rommeliger) de gegevens, hoe slimmer het systeem wordt.