Machine Learning vs RPA: Welke AI Past bij Jouw Proces?
Gepubliceerd op 28 October 2024
"We willen AI inzetten" - geweldig! Maar welke? RPA, Machine Learning, NLP, Computer Vision? De wirwar aan termen is verwarrend. En de kans is groot dat je niet één technologie nodig hebt, maar een combinatie.
In dit artikel ontrafelen we de twee meest gebruikte AI-technologieën voor procesoptimalisatie: RPA en Machine Learning. Je leert wanneer je welke inzet, en vooral: hoe je ze combineert voor maximale impact.
💡 Dit artikel is onderdeel van onze complete gids over AI Procesoptimalisatie. Bekijk het volledige traject, ROI-berekening en tools-overzicht.
De verwarring: Is RPA eigenlijk AI?
Laten we beginnen met de olifant in de kamer: klassieke RPA (Robotic Process Automation) is technisch geen AI. Het is rule-based automation: je programmeert exact wat de bot moet doen ("als dit, dan dat").
Moderne RPA = RPA + AI
Maar moderne RPA-platforms (UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism) bevatten wel AI-componenten:
OCR/IDP (Intelligent Document Processing) - leest facturen, contracten
NLP - begrijpt e-mails, classificeert tekst
Computer Vision - herkent UI-elementen, kwaliteitscontrole
Dus in de praktijk praat je over Intelligent Automation: RPA als "handen en voeten", AI als "ogen en brein".
RPA: De kracht van herhaling
Wat is RPA?
RPA is software die menselijke acties op een computer imiteert:
Inloggen op systemen
Data kopiëren tussen applicaties
Formulieren invullen
Bestanden verplaatsen
E-mails versturen
Kernkenmerk: Volgt vaste regels. Als A gebeurt → doe B. Geen afwijkingen, geen leren.
Ideaal voor:
Repetitieve taken - Exact dezelfde stappen, keer op keer
Regel-gebaseerde processen - "Als bedrag > €5000 → stuur naar manager"
Gestructureerde data - Altijd zelfde formaat, vaste velden
Swivel-chair werk - Data kopiëren tussen meerdere systemen
Voorbeelden RPA-processen:
Factuurverwerking
Bot leest factuur (met OCR-AI), controleert bedrag tegen PO, boekt in financieel systeemHR onboarding
Nieuwe medewerker → accounts aanmaken in 8 systemen, apparatuur bestellen, eerste dag e-mail sturenOrder intake
Klant stuurt bestelformulier → bot valideert, zet in ERP, bevestigt per e-mailRapportage
Elke maandag: data uit 5 systemen, Excel-rapport genereren, e-mailen naar MT
Voordelen RPA:
✅ Snel te implementeren (weken)
✅ Geen systeemwijzigingen nodig (werkt via UI)
✅ 100% consistent en foutloos (binnen regels)
✅ Duidelijk ROI (tijdsbesparing is 1-op-1 meetbaar)
Nadelen RPA:
❌ Breekt als UI verandert ("fragile automation")
❌ Kan niet omgaan met uitzonderingen
❌ Leert niet van fouten
❌ Onderhoud nodig bij proceswijzigingen
Machine Learning: De kracht van patronen
Wat is Machine Learning?
ML is software die leert van data zonder expliciet geprogrammeerd te worden:
Herkent patronen in historische data
Maakt voorspellingen over nieuwe data
Wordt beter naarmate je het meer gebruikt
Kernkenmerk: Leert uit voorbeelden. Geen vaste regels, maar probabilistische beslissingen.
Ideaal voor:
Voorspellingen - "Wat gaat er gebeuren?"
Classificaties - "In welke categorie hoort dit?"
Anomaly detection - "Is dit normaal of afwijkend?"
Optimalisatie - "Wat is de beste actie in dit scenario?"
Ongestructureerde data - Tekst, afbeeldingen, spraak
Voorbeelden ML-processen:
Voorraadplanning
ML voorspelt vraag per product op basis van seizoen, promoties, economie → optimale voorraadniveauChurn predictie
ML analyseert klantgedrag → voorspelt wie waarschijnlijk opzegt → proactief retentie-actieDynamische pricing
ML bepaalt optimale prijs per klant/moment op basis van vraag, concurrentie, voorraadKwaliteitscontrole
Computer vision (ML) inspecteert producten, detecteert afwijkingen die mensen missenLead scoring
ML berekent conversiekans per lead op basis van gedrag, profiel, interacties
Voordelen ML:
✅ Kan omgaan met complexiteit en variatie
✅ Wordt beter over tijd (leert van nieuwe data)
✅ Ontdekt patronen die mensen niet zien
✅ Werkt met ongestructureerde data
Nadelen ML:
❌ Langere implementatietijd (maanden)
❌ Vereist veel kwalitatieve data
❌ Minder transparant ("black box")
❌ Hogere kosten & complexiteit
Directe vergelijking: RPA vs ML
Criterium | RPA | Machine Learning |
|---|---|---|
Type taak | Repetitief, regel-gebaseerd | Voorspelling, classificatie, optimalisatie |
Data-input | Gestructureerd | Gestructureerd én ongestructureerd |
Implementatietijd | 2-8 weken | 2-6 maanden |
Vereiste data | Minimal | Veel (6-12 mnd historisch) |
Transparantie | Volledig (zichtbare regels) | Beperkt (black box) |
Leer-vermogen | Geen (statisch) | Ja (verbetert over tijd) |
Kosten | €€ (laag-middel) | €€€ (middel-hoog) |
Uitzonderingen | Breekt/escaleert | Kan omgaan met variatie |
Best voor | Quick wins, swivel-chair werk | Strategische optimalisatie, complexe beslissingen |
De krachtigste aanpak: RPA + ML = Intelligent Automation
Hier wordt het interessant. Je hoeft niet te kiezen - combineer ze!
Voorbeeld 1: Slimme factuurverwerking
ML-component: OCR + NLP leest factuur (ook handgeschreven, ook onbekende formaten)
ML-component: Classificeert type factuur en bepaalt juiste kostenplaats
RPA-component: Boekt in financieel systeem, matcht met PO, archiveert
ML-component: Detecteert afwijkingen (fraud detection)
Resultaat: 90% facturen volledig geautomatiseerd, 10% naar medewerker voor beoordeling
Voorbeeld 2: Predictive customer service
ML-component: NLP leest klant-e-mail en classificeert urgentie + sentiment
ML-component: Voorspelt welke specialist het beste kan helpen
RPA-component: Maakt ticket aan in CRM, koppelt relevante klantdata, routeert
RPA-component: Stuurt automatisch antwoord met verwachte responstijd
Resultaat: Eerste respons binnen 2 minuten, 40% minder verkeerd gerouteerde tickets
Voorbeeld 3: Voorraad-optimalisatie + automatische bijsturing
ML-component: Voorspelt vraag per product voor komende 4 weken
ML-component: Bepaalt optimale bestelmoment en -volume
RPA-component: Plaatst order bij leverancier, update ERP, stuurt goedkeuringsverzoek (bij afwijkingen)
RPA-component: Dagelijkse rapportage naar inkoper met voorgestelde acties
Resultaat: Stockouts -60%, voorraadkosten -25%, inkoper focust op strategische relaties
Beslisboom: welke technologie past bij jouw proces?
Gebruik deze flowchart om snel te bepalen wat je nodig hebt:
1. Is het proces repetitief met vaste stappen?
Ja → ga naar vraag 2
Nee (veel variatie) → overweeg ML
2. Is de input altijd gestructureerde data (vaste formaat)?
Ja → pure RPA is voldoende
Nee (variatie in formaat, handgeschreven, afbeeldingen) → RPA + ML (OCR/NLP)
3. Heb je voorspellingen of optimalisaties nodig?
Ja → ML + RPA (ML voorspelt, RPA voert uit)
Nee → alleen RPA
4. Is de beslissingslogica volledig te omschrijven in regels?
Ja → alleen RPA
Nee (te complex, te veel variabelen) → ML
Praktische implementatie-volgorde
Onze aanbeveling voor organisaties die starten met AI:
Fase 1: RPA quick wins (maand 1-3)
Start met 2-3 simpele RPA-processen
Doel: vertrouwen winnen, ROI bewijzen, budget verdienen
Voorbeelden: rapportages, data-entry, notificaties
Fase 2: RPA + basis AI (maand 4-6)
Voeg OCR, NLP toe aan bestaande RPA
Voorbeelden: factuurverwerking, e-mail classificatie
Begin met data-verzameling voor ML (fase 3)
Fase 3: Custom ML modellen (maand 7-12)
Bouw voorspellende modellen voor strategische processen
Voorbeelden: demand forecasting, churn predictie, dynamische planning
Koppel ML-output aan RPA-acties
Conclusie: Combineer voor maximale impact
De vraag is niet "RPA óf Machine Learning", maar "wanneer gebruik ik wat":
RPA = de handen - voert uit, kopieert, klikt, boekt
ML = het brein - begrijpt, voorspelt, optimaliseert, leert
De krachtigste oplossingen combineren beide: ML beslist, RPA voert uit. Dat is échte Intelligent Automation.
🚀 Volgende stappen:
Lees onze complete gids over AI Procesoptimalisatie voor implementatie-tips en tools
Ontdek 5 processen die je vandaag kunt optimaliseren met RPA of ML
Twijfel je welke technologie past? Plan een gratis AI-scan - we adviseren welke aanpak bij jouw processen past.