Versnellen van de RPA-implementatie in 2025: hoe AI-aangedreven procesontdekking het automatiseringsspel zal veranderen

Geschreven door Bart Kemps | Oct 4, 2025 10:00:00 AM

Waarom seizoenspieken geen spelbreker meer zijn voor RPA: ontdek hoe AI je automatiseringsspel verandert!

Veel MKB-ondernemers willen wél automatiseren, maar hikken aan tegen lange doorlooptijden, veranderlijke processen en seizoenspieken die robots in de war brengen. Goed nieuws: AI-aangedreven procesontdekking maakt RPA in 2025 sneller te implementeren, robuuster en minder foutgevoelig. Zoals Dataconomy (2024) beschrijft, combineert deze aanpak process mining, task mining en generatieve AI om zaken automatisch in kaart te brengen, varianten te clusteren en de beste automatiseringskansen te prioriteren. Resultaat: sneller live, minder handwerk en stabielere robots – ook bij piekdruk.

Waarom AI-aangedreven procesontdekking in 2025 het verschil maakt

Traditionele RPA faalt vaak niet op de techniek, maar op de voorbereiding: weken aan workshops, onvolledige procesdocumentatie en scripts die breken zodra het proces wijzigt. AI-aangedreven procesontdekking draait dit om door data als vertrekpunt te nemen. Volgens Dataconomy (2024) herkennen moderne tools automatisch procesvarianten in event logs en desktop-activiteiten, signaleren ze knelpunten en genereren ze direct automatiseringskandidaten. Dit verkort de discovery-fase drastisch en maakt de businesscase transparanter, nog vóórdat je ontwikkelt.

Hoe het werkt: van event logs tot slimme automatiseringskaarten

Process mining

Event logs uit systemen (ERP, CRM, boekhoudsoftware) laten zien hoe werk werkelijk verloopt: doorlooptijden, omwegen en uitzonderingen. AI clustert varianten en vindt bottlenecks die zich lenen voor automatisering (Bron: Dataconomy, 2024).

Task mining en desktop-telemetrie

Privacyvriendelijke desktopobservaties (zoals klik- en veldinteracties) leggen taakniveaus vast. AI identificeert repetitieve stappen, zoals factuurverificatie of orderinvoer, en zet ze om in gestandaardiseerde “automatiseringskaarten”.

LLM-ondersteunde mapping

Met natuurlijke taal genereren Large Language Models concept-procesbeschrijvingen, acceptatiecriteria en testcases. Dit versnelt documentatie en ontwikkelhandover en reduceert interpretatiefouten (Bron: Dataconomy, 2024).

Simulatie en prioritering

Scenario’s (bijv. seizoenspiek) worden gesimuleerd om te testen of bots blijven presteren. Je prioriteert op ROI, risicoreductie en implementatiegemak, niet op fingerspitzengefühl.

De Concrete Voordelen voor Jouw Bedrijf

  • Voordeel 1: Sneller automatiseren met minder menselijke interventie. AI reduceert discovery- en documentatietijd door automatisch processen te identificeren en te beschrijven (Bron: Dataconomy, 2024).
  • Voordeel 2: Minder fouten en stabielere bots. Door varianten en uitzonderingen vooraf te detecteren, breken scripts minder vaak – ook bij piekbelasting.
  • Voordeel 3: Hogere operationele efficiëntie. Doorlooptijden dalen en medewerkers besteden meer tijd aan klantwaarde in plaats van repetitieve handelingen. McKinsey toont aan dat in 60% van de banen minstens 30% van de activiteiten te automatiseren is, wat ruimte schept voor waardevoller werk (Bron: McKinsey Global Institute, 2017).

Snel starten: een pragmatisch 6-stappenplan voor MKB

  1. Kies een duidelijk proces met veel volume en lage variatie (bijv. factuurverwerking, order-to-cash).
  2. Verzamel data: event logs uit kernsystemen en, waar toegestaan, beperkte desktoptelemetrie.
  3. Run een discovery-sprint (2–3 weken): AI clustert varianten, kwantificeert doorlooptijden en foutbronnen, en stelt automatiseringskaarten op.
  4. Score en prioriteer op ROI, risico en technische haalbaarheid; simuleer piekscenario’s.
  5. Bouw een pilot met guardrails: versiebeheer, exception-handling, monitoring en duidelijke fallback naar mens.
  6. Schaal en borg: definieer process owners, change impact-checks en periodieke her-discovery om procesdrift te vangen.

Veelgemaakte valkuilen om te vermijden

  • Alleen naar gemiddelde doorlooptijd kijken: optimaliseer op variantniveau; juist de uitzonderingen breken bots.
  • Te weinig datakwaliteit: zorg voor consistente event logs en duidelijke velden (tijdstempels, case-ID’s).
  • Geen governance: leg eigenaarschap, testprotocollen en privacyregels vast, zeker bij task mining.

Conclusie

AI-aangedreven procesontdekking maakt RPA in 2025 eindelijk schaalbaar voor het MKB: sneller live, minder fouten en beter bestand tegen seizoenspieken. Door data-gedreven discovery te combineren met LLM-gestuurde documentatie en simulaties, automatiseer je waar het écht loont en blijven je bots stabiel als het druk wordt. Begin klein met één proces, meet het effect en schaal gecontroleerd uit: zo bouw je duurzaam automatiseringsvermogen op dat je kosten verlaagt en klanttevredenheid verhoogt.

---

Bronnen
Volledig bericht weergeven