- RPA automatiseert herhaalde, op regels gebaseerde taken door menselijke klikken en typen na te bootsen, maar het is niet hetzelfde als AI, dat gegevens analyseert en zich aanpast.
- Traditionele RPA leert of redeneert niet, maar integreert vaak met AI om ongestructureerde input te verwerken en complexere automatisering mogelijk te maken.
- RPA is vooral nuttig in omgevingen zonder API's, waardoor bedrijven oudere systemen kunnen automatiseren zonder grote veranderingen in de infrastructuur.
- Veel voorkomende RPA use cases zijn gegevensoverdracht tussen systemen, routinematige administratieve taken, event-triggered workflows en backend supportacties.
Robotic Process Automation (RPA) bestaat al jaren. Het is gebouwd om repetitieve, op regels gebaseerde taken te automatiseren, zoals het verwerken van facturen, het verplaatsen van gegevens tussen systemen of het bijwerken van records in een CRM.
Maar naarmate automatiseringstools slimmer worden, wordt de grens tussen RPA en kunstmatige intelligentie steeds vager. Veel teams stellen dezelfde vragen:
Is RPA een vorm van AI? Maakt het gebruik van AI? En hoe verhoudt het zich tot de AI-agenten die iedereen plotseling in zijn stack aan het inbouwen is?
Mensen zetten RPA vaak tegenover AI - alsof het het een of het ander is. Maar in werkelijkheid lossen ze verschillende problemen op en werken ze vaak beter samen, vooral in bedrijfsautomatisering.
Wat is robotische procesautomatisering (RPA)?
Robotic Process Automation (RPA) is software die repetitieve, op regels gebaseerde taken automatiseert door op dezelfde manier met digitale systemen om te gaan als een mens dat zou doen - klikken, typen, kopiëren en acties activeren in verschillende applicaties.
De meeste RPA bots zijn ontworpen om een vaste set instructies te volgen. Ze analyseren geen gegevens of nemen geen beslissingen - ze voeren gewoon hetzelfde proces herhaaldelijk uit met snelheid en nauwkeurigheid.
Omdat ze op UI-niveau werken, kunnen RPA-bots werken met tools die geen API's of integraties hebben. Daarom worden ze vaak gebruikt in oudere systemen of bedrijfsworkflows waar gestructureerde taken moeten worden geautomatiseerd zonder alles opnieuw op te bouwen.
Hoe verschillen AI en RPA?
RPA en AI zijn beide automatiseringstechnologieën, maar ze werken op fundamenteel verschillende manieren. RPA is gebouwd om instructies op te volgen. AI is gebouwd om te interpreteren, te voorspellen en aan te passen. Hoewel ze vaak worden geïntegreerd in bedrijfsautomatiseringsstrategieën, is het belangrijk om te begrijpen wat ze eigenlijk doen - en waar hun mogelijkheden ophouden.

Is RPA een vorm van AI?
Nee - RPA is geen vorm van kunstmatige intelligentie.
RPA automatiseert taken door menselijke acties na te bootsen op het niveau van de gebruikersinterface. Het klikt, typt, kopieert en verplaatst gegevens - precies volgens de instructies. Er is geen sprake van leren, redeneren en flexibiliteit buiten wat expliciet is gedefinieerd.
AI daarentegen werkt op basis van gegevens en waarschijnlijkheid. Het herkent patronen, leidt betekenis af en neemt beslissingen in dynamische omgevingen.
RPA voert instructies uit. AI genereert output op basis van de context.
De misvatting ontstaat vaak omdat beide technologieën handmatige inspanningen verminderen. Maar automatisering is niet hetzelfde als intelligentie.
Maakt RPA gebruik van AI?
Traditionele RPA systemen zijn regelgebaseerd en deterministisch. Ze vereisen gestructureerde invoer en vaste workflows. RPA kan echter worden uitgebreid met AI-componenten om ongestructureerde gegevens, taal en variabiliteit te verwerken.
- AI interpreteert ruwe invoer (bijv. documenten, e-mails, berichten)
- RPA werkt op de gestructureerde uitvoer (bijv. gegevensinvoer, taakroutering)
Deze combinatie komt vaak voor bij intelligente chatbots, vooral bij ondersteuningsverzoeken of interne vragen. Als je bijvoorbeeld een AI-gestuurde FAQ-chatbot bouwt, zorgt AI voor de interpretatie van de vraag en kan RPA worden gebruikt om gerelateerde gegevens in backendsystemen op te halen of bij te werken.
Belangrijkste verschillen tussen RPA en AI
Hoewel RPA en AI vaak samen worden ingezet, zijn hun technische fundamenten en operationele rollen heel verschillend. RPA is ontworpen om exacte instructies op te volgen. AI is gebouwd om om te gaan met complexiteit, ambiguïteit en verandering.
Als je moet beslissen waar je ze gaat toepassen, dan laat deze vergelijking hun belangrijkste verschillen zien op het gebied van invoer, logica, aanpassingsvermogen en meer:
Dit onderscheid is belangrijk. RPA is betrouwbaar in omgevingen waar het proces nooit verandert. AI wordt noodzakelijk wanneer input onvoorspelbaar is of taken interpretatie vereisen. In de meeste moderne systemen zit de echte kracht in het gebruik van beide - elk doet waar het goed in is.
Belangrijkste voordelen van RPA
RPA is niet waardevol omdat het intelligent is, maar omdat het exact is. In systemen waar logica vastligt, interfaces rommelig zijn en schaal belangrijk is, introduceert RPA consistentie zonder verstoring.
Het biedt het soort uitvoeringslaag dat de meeste softwarestacks voor bedrijven missen: een laag die tussen tools werkt zonder dat je ze hoeft te veranderen.

Werkt zonder API's of infrastructuur
RPA heeft geen gestructureerde integraties nodig. Het interageert rechtstreeks met gebruikersinterfaces en bootst klikken, invoer en navigaties na, net zoals een menselijke operator dat zou doen. Dat maakt het levensvatbaar in omgevingen waar geen API's bestaan, de ondersteuning van leveranciers beperkt is of tools nooit zijn gebouwd om samen te werken.
Dit is een van de redenen waarom het nog steeds wordt gebruikt in AI-chatbotplatforms waar de toegang tot de backend beperkt is en bots workflows moeten automatiseren in tools die niet van nature met elkaar verbonden zijn.
Legt de controle in operationele handen
In tegenstelling tot de meeste automatiseringsbenaderingen die volledig in engineering zitten, wordt RPA meestal geconfigureerd door operationele teams. Dit zijn dezelfde mensen die de workflows dagelijks definiëren, uitvoeren en bijwerken - wat betekent dat logica dichter bij de mensen leeft die het het beste begrijpen.
Dit soort teamgedreven aanpak past in bredere AI-projectmanagementstrategieën, waarbij niet-technische belanghebbenden meer autonomie nodig hebben bij toolingbeslissingen en automatiseringsupdates.
Zorgt voor precisie op schaal
Eenmaal ingezet volgt RPA de instructies precies op. Er wordt niet geïmproviseerd, er zijn geen sluiproutes en er is geen variatie per gebruiker. Elke taak wordt elke keer op dezelfde manier uitgevoerd.
Dit soort precisie is essentieel in functies zoals financiën, compliance en rapportage - gebieden waar zelfs een kleine afwijking risico's kan opleveren. Het is een fundamenteel onderdeel van automatiseringsstrategieën voor bedrijfsprocessen die herhaalbaarheid belangrijker vinden dan aanpasbaarheid.
Zorgt voor uitvoering naast AI
RPA is niet intelligent, maar wel betrouwbaar - en dat is precies waarom het goed samengaat met AI-systemen. Modellen kunnen classificeren, genereren of afleiden. RPA kan vervolgens de resulterende actie uitvoeren.
Je zult dit patroon steeds vaker zien in systemen die gebouwd zijn met verticale AI-agenten, waarbij een LLM de logica en besluitvorming afhandelt en RPA de backend updates en triggers op systeemniveau volgt.
Wat kan RPA automatiseren
RPA is gebouwd om duidelijk gedefinieerde digitale taken uit te voeren - en in de juiste context elimineert het rustig uren handmatig werk per week. De kracht ligt in de consistentie. Zodra een workflow is gedefinieerd, zal deze elke keer op dezelfde manier worden uitgevoerd, zonder fouten, vermoeidheid of aarzeling.
Het is het meest effectief wanneer het wordt gebruikt om de onzichtbare ruggengraat van alledaagse bedrijfsactiviteiten van energie te voorzien - in systemen die niet met elkaar praten of in workflows die te vervelend zijn voor een mens om op de lange termijn te beheren.

Systeemoverschrijdende gegevensoverdracht
RPA wordt vaak gebruikt om gestructureerde gegevens over te dragen tussen losgekoppelde tools - vooral wanneer die tools niet echt met elkaar praten. Het kan formulierinzendingen extraheren, records migreren tussen dashboards of interne spreadsheets bijwerken op basis van exportlogs.
Dit is het type workflow dat vaak achter de schermen wordt afgehandeld in LLM agentframeworks, waarbij het model beslist wat er wordt bijgewerkt en RPA de gegevensoverdracht afhandelt.
Repetitieve beheertaken
Processen zoals het genereren van facturen, het loggen van documenten, het verwerken van terugbetalingen en het synchroniseren van statussen worden vaak beheerd met bots die stapsgewijze logica volgen. Dit zijn taken met een hoog volume die op regels zijn gebaseerd en die in elk bedrijf op de achtergrond meespelen.
Veel van deze initiatieven vallen onder bredere BPA-initiatieven, waarbij RPA niet wordt gebruikt om systemen te vervangen, maar om consistentie tussen systemen af te dwingen.
Op triggers gebaseerde workflowuitvoering
RPA kan automatisch worden geactiveerd wanneer zich specifieke gebeurtenissen voordoen, zoals een formulier dat wordt ingediend, een webhook die wordt geactiveerd of een opdracht die wordt gegeven in een teamkanaal. Deze stromen verminderen handmatige coördinatie tussen tools.
Je ziet dit model vaak in gebruik met interne ChatOps-tools, waar bots flows initiëren op basis van eenvoudige prompts, zonder dat de engineering erbij betrokken hoeft te zijn.
Backend coördinatie in ondersteuningsstromen
In klantensupportomgevingen zorgt RPA ervoor dat updates die in het ene systeem worden gemaakt, overal elders worden weerspiegeld, zoals het synchroniseren van ticketstatussen, het loggen van escalatieredenen of het routeren van verzoeken tussen teams.
Deze orkestratie komt vooral voor in workflow automatiseringsconfiguraties, waarbij de intelligentie de query afhandelt en RPA zorgt voor de follow-up.
Follow-through in chatbot-acties voor klanten
Wanneer een gebruiker een afspraak boekt, een verzoek bijwerkt of een transactiebevestiging krijgt via een chatbot, is RPA vaak de laag die deze acties uitvoert. Het voert de daadwerkelijke updates uit, synchroniseert backendsystemen en bevestigt de interactie - allemaal onzichtbaar.
Dit patroon komt terug in veel front-end implementaties zoals een WordPress chatbot of een Telegram assistent.
Waar RPA past in het grote agentschapsplaatje
RPA is op maat gemaakt voor repetitieve, gestructureerde taken. Maar in een wereld waarin klanten snelle reacties verwachten en interne teams afhankelijk zijn van talloze tools, moet automatisering verder gaan.
Dat is waar AI om de hoek komt kijken. Door op regels gebaseerde flows te integreren met begrip van natuurlijke taal en API-logica, kunt u de traditionele RPA overstijgen en beginnen met het ontwikkelen van assistenten die zich aanpassen, reageren en actie ondernemen.
Platformen zoals Botpress maken deze verschuiving mogelijk door een methode te bieden om acties te triggeren, gegevens op te vragen en echte workflows te automatiseren, allemaal via chat.
Je kunt een bot bouwen die:
- Leest een gebruikersverzoek op Telegram
- Controleert een status in je backendsysteem
- Werkt een record bij of start een backend workflow - net als RPA
- En reageert in realtime, aangedreven door AI
Het is alles wat RPA doet, maar dan slimmer en gebruiksvriendelijker.
Begin vandaag nog met bouwen - het is gratis.
Veelgestelde vragen
Hoe beslis ik of ik RPA, AI of beide ga gebruiken in mijn automatiseringsproject?
Als je taak repetitief is en duidelijke regels volgt, is RPA ideaal. Maar als er rommelige gegevens of beslissingen bij komen kijken, dan is dat waar AI schittert, en door ze te combineren krijg je vaak het beste van twee werelden.
Welke bedrijfstakken profiteren het meest van de combinatie van RPA met AI?
Financiën, gezondheidszorg, verzekeringen en klantenservice zijn allemaal dol op deze combinatie. Denk: veel papierwerk, strikte regels en grote hoeveelheden binnenkomende verzoeken die snel behandeld moeten worden.
Wat is de beste manier om RPA te integreren in een bestaande stack zonder deze kapot te maken?
Begin klein met een goed gedefinieerde use case, gebruik tools die menselijke acties nabootsen (zodat je niet hoeft te knoeien met API's) en schakel je operations- of IT-team vroeg in om alles soepel te laten verlopen.
Heb ik ontwikkelaars nodig om RPA te implementeren?
Niet noodzakelijkerwijs. Veel RPA-tools zijn low-code of no-code, dus operations teams kunnen zelf bots bouwen, hoewel ontwikkelaars kunnen helpen met complexere logica of integraties.
Hoe veilig is RPA bij het omgaan met gevoelige klantgegevens?
Best veilig, als je het goed instelt. Je moet alleen best practices volgen zoals versleuteling en toegangscontrole, vooral als je te maken hebt met persoonlijke of financiële informatie.