- Robotic Process Automation (RPA) is software die menselijke handelingen op een computer nabootst — klikken, typen en navigeren — om taken automatisch uit te voeren.
- AI begrijpt data, past zich aan de context aan en neemt beslissingen in situaties waar regels alleen niet voldoende zijn.
- Samen zorgt AI voor interpretatie, terwijl RPA zorgt voor nauwkeurige, herhaalbare uitvoering over verschillende systemen.
- Veelvoorkomende toepassingen zijn gegevensoverdracht tussen systemen, routinematig administratief werk, taken die door gebeurtenissen worden gestart en backend-uitvoering in ondersteunende flows.
Robotic Process Automation (RPA) bestaat al jaren. Het is ontwikkeld om repetitieve, regelgebaseerde taken te automatiseren — zoals het verwerken van facturen, het verplaatsen van gegevens tussen systemen of het bijwerken van records in een CRM.
Maar nu automatisering slimmer wordt, vervaagt het verschil tussen RPA en kunstmatige intelligentie steeds meer. Veel teams stellen dezelfde vragen:
Is RPA een vorm van AI? Gebruikt het AI? En hoe verhoudt het zich tot de AI agents die nu overal in de stack worden geïntegreerd?
Mensen zetten RPA en AI vaak tegenover elkaar — alsof je moet kiezen. Maar in werkelijkheid lossen ze verschillende problemen op en werken ze juist samen vaak beter, zeker bij automatisering op bedrijfsniveau.
Wat is robotic process automation (RPA)?
Robotic Process Automation (RPA) is software die repetitieve, regelgebaseerde taken automatiseert door digitale systemen te bedienen zoals een mens dat zou doen — klikken, typen, kopiëren en acties uitvoeren in applicaties.
De meeste RPA-bots zijn ontworpen om een vastgestelde reeks instructies te volgen. Ze analyseren geen data en nemen geen beslissingen — ze voeren simpelweg steeds hetzelfde proces uit, snel en nauwkeurig.
Omdat ze op het UI-niveau werken, kunnen RPA-bots overweg met tools zonder API’s of integraties. Daarom worden ze vaak ingezet bij legacy-systemen of bedrijfsprocessen waar gestructureerde taken geautomatiseerd moeten worden zonder alles opnieuw te bouwen.
Hoe verschillen AI en RPA van elkaar?
RPA en AI zijn beide automatiseringstechnologieën, maar ze werken fundamenteel anders. RPA is gemaakt om instructies te volgen. AI is gemaakt om te interpreteren, te voorspellen en zich aan te passen. Hoewel ze vaak samen worden gebruikt in bedrijfsautomatisering, is het belangrijk te begrijpen wat elk doet — en waar hun mogelijkheden ophouden.
Is RPA een vorm van AI?
Nee — RPA is geen vorm van kunstmatige intelligentie.
RPA automatiseert taken door menselijke handelingen op het gebruikersinterface-niveau na te bootsen. Het klikt, typt, kopieert en verplaatst gegevens — precies zoals opgedragen. Er is geen leren, geen redeneren en geen flexibiliteit buiten wat expliciet is vastgelegd.
AI daarentegen werkt op basis van data en waarschijnlijkheid. Het herkent patronen, leidt betekenis af en neemt beslissingen in dynamische omgevingen.
RPA voert instructies uit. AI genereert resultaten op basis van context.
De verwarring ontstaat vaak omdat beide technologieën handmatig werk verminderen. Maar automatisering is niet hetzelfde als intelligentie.
Gebruikt RPA AI?
Traditionele RPA-systemen zijn regelgebaseerd en voorspelbaar. Ze vereisen gestructureerde input en vaste workflows. RPA kan echter worden uitgebreid met AI-componenten om ongestructureerde data, taal en variatie te verwerken.
- AI interpreteert ruwe input (bijv. documenten, e-mails, berichten)
- RPA handelt op basis van de gestructureerde output (bijv. gegevensinvoer, taakroutering)
Deze combinatie zie je vaak bij intelligente chatbots — vooral bij het afhandelen van supportverzoeken of interne vragen. Als je bijvoorbeeld een AI-gestuurde FAQ-chatbot bouwt, zorgt AI voor de interpretatie van de vraag en kan RPA worden ingezet om relevante gegevens op te halen of bij te werken in backend-systemen.
Belangrijkste verschillen tussen RPA en AI
Hoewel RPA en AI vaak samen worden ingezet, zijn hun technische basis en operationele rol heel verschillend. RPA is bedoeld om exacte instructies te volgen. AI is ontwikkeld om om te gaan met complexiteit, ambiguïteit en verandering.
Als je wilt bepalen waar je welke technologie inzet, laat deze vergelijking de belangrijkste verschillen zien op het gebied van input, logica, aanpasbaarheid en meer:
Dit verschil is belangrijk. RPA is betrouwbaar in omgevingen waar het proces nooit verandert. AI is nodig als input onvoorspelbaar is of taken interpretatie vereisen. In de meeste moderne systemen zit de echte kracht in het combineren van beide — elk doet waar het goed in is.
Belangrijkste voordelen van RPA
RPA is waardevol, niet omdat het intelligent is, maar omdat het nauwkeurig werkt. In systemen waar de logica vastligt, interfaces rommelig zijn en schaal belangrijk is, zorgt RPA voor consistentie zonder verstoring.
Het biedt een uitvoeringslaag die de meeste bedrijfssoftware mist: eentje die over verschillende tools werkt zonder dat die aangepast hoeven te worden.
Werkt zonder API’s of infrastructuur
RPA heeft geen gestructureerde integraties nodig. Het werkt direct met gebruikersinterfaces — en bootst klikken, invoer en navigatie na zoals een menselijke gebruiker dat zou doen. Daardoor is het inzetbaar in omgevingen zonder API’s, met beperkte ondersteuning van leveranciers of waar tools nooit bedoeld waren om samen te werken.
Dit is een van de redenen waarom het nog steeds wordt gebruikt in AI-chatbotplatforms waar backend-toegang beperkt is en bots workflows moeten automatiseren tussen tools die niet vanzelf met elkaar verbonden zijn.
Geeft controle aan operations
In tegenstelling tot veel andere automatiseringsoplossingen die volledig bij engineering liggen, wordt RPA meestal geconfigureerd door operations-teams. Dit zijn dezelfde mensen die de workflows dagelijks definiëren, uitvoeren en bijwerken — waardoor de logica dichter bij de mensen ligt die deze het beste begrijpen.
Deze teamgerichte aanpak past binnen bredere AI-projectmanagementstrategieën, waarbij niet-technische stakeholders meer autonomie nodig hebben bij toolingkeuzes en automatiseringsupdates.
Garandeert precisie op schaal
Eenmaal geïmplementeerd, volgt RPA de instructies exact op. Geen improvisatie, geen shortcuts, geen variatie per gebruiker. Elke taak wordt elke keer op dezelfde manier uitgevoerd.
Die precisie is essentieel in functies als financiën, compliance en rapportage — gebieden waar zelfs een kleine afwijking risico’s kan veroorzaken. Het is een essentieel onderdeel van business process automation-strategieën die herhaalbaarheid boven aanpasbaarheid stellen.
Voert uit samen met AI
RPA is niet intelligent, maar wel betrouwbaar — precies daarom werkt het goed samen met AI-systemen. Modellen kunnen classificeren, genereren of afleiden. RPA voert vervolgens de bijbehorende actie uit.
Dit patroon zie je steeds vaker in systemen gebouwd met vertical AI agents, waarbij een LLM de logica en besluitvorming verzorgt en RPA zorgt voor backend-updates en systeemtriggers.
Wat kan RPA automatiseren
RPA is ontwikkeld om duidelijk gedefinieerde digitale taken uit te voeren — en in de juiste context bespaart het ongemerkt uren handmatig werk per week. De kracht zit in de consistentie. Zodra een workflow is vastgelegd, wordt deze elke keer op dezelfde manier uitgevoerd, zonder fouten, vermoeidheid of aarzeling.
Het is het meest effectief als het de onzichtbare ruggengraat vormt van dagelijkse bedrijfsprocessen — tussen systemen die niet met elkaar communiceren, of in workflows die te saai zijn voor een mens om langdurig te doen.
Gegevensoverdracht tussen systemen
RPA wordt vaak gebruikt om gestructureerde data over te zetten tussen losse tools — vooral wanneer die tools niet direct met elkaar kunnen communiceren. Het kan formulierinzendingen ophalen, gegevens migreren tussen dashboards of interne spreadsheets bijwerken op basis van exportlogs.
Dit type workflow wordt vaak achter de schermen afgehandeld in LLM-agentframeworks, waarbij het model bepaalt wat er moet worden bijgewerkt en RPA de gegevensoverdracht verzorgt.
Repetitieve administratieve taken
Processen zoals het genereren van facturen, het registreren 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 en vaste regels die op de achtergrond in elk bedrijf voorkomen.
Veel van deze processen vallen onder bredere BPA-initiatieven — waarbij RPA niet wordt ingezet om systemen te vervangen, maar om consistentie tussen systemen te waarborgen.
Workflow-uitvoering op basis van triggers
RPA kan automatisch worden gestart wanneer bepaalde gebeurtenissen plaatsvinden — zoals het indienen van een formulier, het afvuren van een webhook of het geven van een opdracht in een teamkanaal. Deze flows verminderen handmatige afstemming tussen tools.
Dit model zie je vaak terug bij interne ChatOps-tools, waarbij bots flows starten op basis van eenvoudige prompts, zonder dat er technische kennis nodig is.
Achtergrondcoördinatie in supportflows
In klantenserviceomgevingen zorgt RPA ervoor dat updates in het ene systeem overal worden doorgevoerd — zoals het synchroniseren van ticketstatussen, het registreren van escalatieredenen of het doorsturen van verzoeken naar verschillende teams.
Deze coördinatie komt vooral voor in workflowautomatisering, waarbij de intelligentie het verzoek afhandelt en RPA de opvolging verzorgt.
Opvolging van chatbot-acties voor klanten
Wanneer een gebruiker een afspraak boekt, een verzoek bijwerkt of een transactiebevestiging ontvangt via een chatbot, is het vaak RPA die deze acties uitvoert. Het voert de daadwerkelijke updates uit, synchroniseert backendsystemen en bevestigt de interactie — allemaal onzichtbaar.
Dit patroon zie je terug in veel front-endtoepassingen, zoals een WordPress-chatbot of een Telegram-assistent.
Waar RPA past binnen het grotere agentische plaatje
RPA is ontworpen 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.
Daar komt AI om de hoek kijken. Door regelgebaseerde flows te combineren met natuurlijke taalverwerking en API-logica kun je traditionele RPA overstijgen en assistenten ontwikkelen die zich aanpassen, reageren en actie ondernemen.
Platformen zoals Botpress maken deze verschuiving mogelijk door een manier te bieden om acties te starten, data op te vragen en echte workflows te automatiseren — allemaal via chat.
Je kunt een bot bouwen die:
- Een gebruikersverzoek leest op Telegram
- Een status controleert in je backendsysteem
- Een record bijwerkt of een backendworkflow start — net als RPA
- En direct reageert, aangestuurd door AI
Het is alles wat RPA doet — maar slimmer en gericht op de gebruiker.
Begin vandaag nog met bouwen — het is gratis.
Veelgestelde vragen
1. Hoe bepaal ik of ik RPA, AI of beide moet gebruiken in mijn automatiseringsproject?
Gebruik RPA (Robotic Process Automation) wanneer de taak repetitief is en gestructureerde input vereist, zoals het kopiëren van gegevens tussen systemen. Gebruik AI wanneer de taak beslissingen vereist of ongestructureerde data betreft. Voor het beste resultaat combineer je beide: laat AI de data interpreteren en RPA erop handelen.
2. Welke sectoren profiteren het meest van de combinatie van RPA en AI?
Sectoren zoals financiën, verzekeringen, gezondheidszorg en klantenservice profiteren het meest van de combinatie van RPA en AI, omdat zij grote hoeveelheden documenten en repetitieve workflows verwerken. Bijvoorbeeld: AI kan data uit formulieren halen en RPA kan die data automatisch invoeren in oudere systemen.
3. Wat is de beste manier om RPA te integreren in een bestaande tech-stack zonder deze te verstoren?
De beste manier om RPA te integreren in je tech-stack is te beginnen met een enkel, niet-kritisch gebruiksscenario en RPA-tools te gebruiken die via de gebruikersinterface (UI) werken, zodat ze menselijke handelingen nabootsen zonder ingrijpende API-wijzigingen. Betrek IT- en securityteams er vroeg bij om compatibiliteit te waarborgen, vooral bij oudere of gevoelige systemen.
4. Heb ik ontwikkelaars nodig om RPA te implementeren?
Je hebt niet altijd ontwikkelaars nodig om RPA te implementeren. De meeste toonaangevende RPA-platforms zoals UiPath of Power Automate bieden low-code interfaces waarmee business-analisten of operationele medewerkers zelf bots kunnen maken. Ontwikkelaars zijn alleen nodig voor geavanceerde toepassingen met aangepaste scripts of complexe integraties.
5. Hoe veilig is RPA bij het verwerken van gevoelige klantgegevens?
RPA is veilig als het wordt geïmplementeerd met de juiste beveiligingsmaatregelen, zoals versleutelde opslag van inloggegevens en veilige auditlogs. Omdat bots werken als menselijke gebruikers, is het belangrijk om dezelfde of strengere beveiligingsmaatregelen toe te passen, vooral bij het verwerken van persoonsgegevens (PII) of financiële gegevens.
.webp)
