MKB-ondernemers herkennen het: piekdrukte in offertes, orders of supporttickets legt systemen én teams plat. Juist daar ligt concurrentievoordeel. Met AI-aangedreven procesontdekking zie je in data precies waar pieken ontstaan, welke stappen vertragen en waar fouten zich opstapelen. In plaats van op gevoel te kiezen wat je automatiseert, gebruik je harde feiten om de juiste RPA-use cases te selecteren en sneller waarde te leveren. Dat is de kernboodschap uit recente analyses over AI-gestuurde procesontdekking voor RPA in 2025 (bron: DataConomy, 2024).
AI-aangedreven procesontdekking combineert process mining (data uit eventlogs van systemen als ERP, CRM, WMS) met task mining (desktopinteracties zoals klikken en toetsaanslagen). Met machine learning worden taken geclusterd, varianten vergeleken en knelpunten, rework en seizoenspatronen zichtbaar gemaakt. Het resultaat: een datagedreven proceskaart die laat zien welke stappen zich het best lenen voor RPA, waar de businesscase het sterkst is en welke uitzonderingen extra logica vragen. Volgens DataConomy (2024) verschuift hiermee de RPA-discussie van aannames naar meetbare inzichten, waardoor implementaties voorspelbaarder en effectiever worden.
Week 1 – Richting en datatoegang: Kies één end-to-end proces (bijv. order-to-cash of ticket intake). Definieer KPI’s: doorlooptijd, first-time-right, werkvoorraad. Regel datatoegang tot ERP/CRM-logbestanden en borg privacy (minimale data, pseudonimisering).
Week 2 – Tooling en connecties: Selecteer een process mining/task mining-tool die past bij je landschap (bijv. UiPath Process Mining of Microsoft Process Advisor). Koppel bronnen, valideer datakwaliteit en leg vast welke velden events representeren (case ID, activity, timestamp, user).
Week 3 – Analyse en prioritering: Laat de AI-analyses draaien: identificeer topvarianten, wachttijden en reworkloops. Detecteer piekpatronen (dag, week, seizoen). Stel een top 3 RPA-kandidatenlijst op met inschatting van impact (volume x foutkans x doorlooptijd).
Week 4 – Proof of Value: Automatiseer één subprocess met hoge impact en lage complexiteit (bijv. gegevensvalidatie of statusupdates). Meet direct de KPI’s voor en na. Leg besluitregels voor uitzonderingen vast zodat bots piekvolumes veilig aankunnen.
In 2025 winnen MKB’ers die hun RPA-roadmap bouwen op datagedreven procesontdekking. Door piekmomenten en varianten objectief zichtbaar te maken, versnel je implementaties, verlaag je kosten en verbeter je klantbeleving. Begin klein met één proces, meet impact en schaal door. Met AI aan de voorkant van je automatisering voorkom je dure missers en investeer je precies waar het telt.
---