Concurrentie, krappe marges en stijgende klantverwachtingen dwingen MKB-bedrijven om sneller en slimmer te automatiseren. Traditionele RPA-trajecten lopen echter vast op trage procesinventarisaties en verkeerde prioriteiten. AI-gestuurde procesontdekking (process mining en task mining met machine learning) verandert dit spel: het brengt processen objectief en continu in kaart, ontdekt varianten en bottlenecks, en rangschikt automatiseringskansen op impact en haalbaarheid. Dit is geen hype, maar een noodzakelijke versneller om in 2025 relevant te blijven. Dataconomy (2024) benadrukt dat AI-process discovery de snelheid en kwaliteit van RPA-implementaties aanzienlijk verhoogt door data-gedreven inzichten te leveren in plaats van aannames.
AI-gestuurde procesontdekking combineert event logs uit systemen (bijv. ERP, CRM, ticketing) met desktopinteractie-data om de werkelijke processtappen en varianten te reconstrueren. Waar klassieke workshops en brown-paper sessies weken kunnen duren en gevoelig zijn voor bias, levert process mining objectieve, reproduceerbare inzichten. Gartner definieert process mining als de techniek om processen te analyseren op basis van event data uit IT-systemen en zo prestaties, knelpunten en afwijkingen zichtbaar te maken. In 2025 is dit cruciaal omdat complexiteit en procesvariantie toenemen, terwijl MKB’s sneller moeten besluiten welke stappen ze automatiseren en welke niet. Volgens Dataconomy versnelt AI de ontdekking van automatiseringskansen en vermindert het implementatierisico door vroegtijdig uitzonderingen en datakwaliteitsissues te signaleren.
Formuleer een scherp doel (bijv. 20% kortere doorlooptijd in order-to-cash) en KPI’s. Sluit je process-mining tool aan op 1–2 kernsystemen (bijv. Exact, AFAS, Microsoft Dynamics, Salesforce). Borg privacy en security (data-minimalisatie, pseudonimisering).
Laat AI de end-to-end processen en varianten reconstrueren. Identificeer de topbottlenecks (wachten, rework, handovers). Combineer met task mining om repetitieve handelingen op werkplekniveau te zien. Prioriteer kansen met een impact–haalbaarheid-matrix en toets met proceseigenaren.
Bouw 2–3 RPA-use-cases met duidelijke acceptatiecriteria. Automatiseer eerst stabiele, hoog-volume stappen. Meet continu in de mining-omgeving: doorlooptijd, foutpercentages, uitzonderingsratio. Plan een retro en leg vast wat schaalt naar andere processen.
Succes staat of valt met datakwaliteit en eigenaarschap. Zorg voor duidelijke proceseigenaren, een datasteward voor event logs en een changeboard om exceptions en compliance-eisen (bijv. AVG) te borgen. Begin klein, valideer aannames met data en breid vervolgens gecontroleerd uit. Dataconomy benadrukt dat vroege detectie van procesvariantie cruciaal is om scope-creep en implementatierisico’s te voorkomen.
Voor MKB’s die in 2025 willen versnellen, is AI-gestuurde procesontdekking geen nice-to-have maar een strategische troef. Het maakt RPA-projecten sneller, goedkoper en voorspelbaarder door processen objectief te meten en continu te verbeteren. Start met een scherpe doelstelling, koppel je data, prioriteer op bewijs in plaats van buikgevoel en lever binnen 90 dagen tastbare waarde. Zo houd je jouw bedrijf wendbaar en relevant in een markt die niet op je wacht.
---