RPA en AI worden vaak in één adem genoemd, maar wie ze door elkaar haalt, zet de verkeerde tool in. Na vijftien jaar implementaties in klantcontactomgevingen weten we bij Pegamento precies waar elke technologie haar waarde bewijst — en waar niet. Dit artikel geeft je een eerlijk beeld.
Wat doet RPA eigenlijk?
RPA (Robotic Process Automation) werkt als een digitale medewerker die precies doet wat je hem leert. Hij logt in, kopieert data, vult formulieren in en genereert rapporten — elke dag opnieuw, foutloos en zonder klagen. Zolang het proces voorspelbaar is en de input er altijd hetzelfde uitziet, is RPA in zijn element.
Een klassiek voorbeeld uit onze praktijk: duizenden facturen per dag verwerken. De bot leest het factuurnummer, het bedrag en de BTW uit, en zet alles door naar het boekhoudssysteem. Snel, betrouwbaar en schaalbaar.
Wat RPA níet kan, is omgaan met verandering. Wijkt een factuur af van het verwachte format? Dan stopt de bot, of geeft een foutmelding. Dat is geen tekortkoming — het is gewoon hoe het werkt. En dat eerlijk benoemen hoort bij een goede implementatie.
En als we met AI werken in onze processen?
AI gaat een stap verder. In plaats van vaste instructies volgen, leert AI van data en past het zich aan. Het begrijpt ongestructureerde informatie zoals vrije tekst, afbeeldingen of spraak, en legt verbanden die voor mensen moeilijk te zien zijn.
Denk aan het analyseren van klantrecensies: AI begrijpt of feedback positief of negatief is, herkent terugkerende klachten en kan inschatten welke gevallen urgent zijn. Of het voorspellen van klantgedrag in een webshop, op basis van historische patronen.
Wat we in de afgelopen jaren hebben geleerd: AI is geen hype, maar het werkt alleen als het vanuit het juiste perspectief wordt toegepast. Veel organisaties starten te groot, met te weinig data of onduidelijke doelstellingen. Dat is precies waar het misgaat.
Wanneer kies je voor RPA en wanneer voor AI?
De keuze is minder ingewikkeld dan hij lijkt.
Kies voor RPA als het proces regelmatig terugkomt, de stappen vastliggen en de input gestructureerd is. Denk aan data-invoer, systeemintegraties of administratieve handelingen. RPA is relatief snel te implementeren — vaak binnen enkele weken — en levert direct meetbare tijdsbesparing op.
Kies voor AI als je te maken hebt met variabele of ongestructureerde input, complexe besluitvorming, of als je patronen wilt ontdekken in grote hoeveelheden data. Reken op een langere aanlooptijd en de inzet van specialisten, maar ook op inzichten die je organisatie structureel verder brengen.
Samen zijn ze sterker
De mooiste resultaten zien wij wanneer RPA en AI samenwerken. AI begrijpt en besluit, RPA voert uit. In klantenservice-omgevingen — ons vakgebied — analyseert AI binnenkomende berichten, bepaalt de urgentie en categoriseert ze. RPA zorgt vervolgens voor de juiste routing: urgente vragen naar een specialist, standaardvragen naar de kennisbank, automatische bevestigingen naar de klant.
Bij Pegamento noemen we deze aanpak Agentic AI: een evolutie van uitvoerende bots naar zelfdenkende assistenten die niet alleen instructies opvolgen, maar zelfstandig initiatief nemen. Geen buzzword, maar een werkende aanpak die we dagelijks in de praktijk brengen.
Wat levert de inzet van RPA en Agentic AI op?
RPA levert doorgaans binnen 3 tot 6 maanden meetbare resultaten op. Kostenbesparingen van 25 tot 80% op geautomatiseerde processen zijn realistisch — afhankelijk van het proces en de uitgangssituatie. AI heeft een langere terugverdientijd van 12 tot 24 maanden, maar kan besluitvorming en processen fundamenteel verbeteren. Om voor jezelf een indruk te krijgen van hetgeen de inzet van AI oplevert bij de implementatie bij klantcontact, kun je onze AI calculator proberen.
Onze aanpak: begin klein, met een scherp afgebakend proces en een werkende bot. Van daaruit groeien. Geen grootse beloftes, maar stap voor stap naar een slimmere organisatie.
Veelgestelde vragen
Hoe snel kan ik een eerste RPA-bot live hebben?
Een eenvoudig proces is vaak binnen 2 tot 4 weken geautomatiseerd. Zijn er meerdere systemen of uitzonderingen bij betrokken, reken dan op 6 tot 12 weken. Onze ervaring: begin met één duidelijk afgebakend proces. Snel resultaat creëert intern draagvlak voor alles wat daarna komt.
Wat moet mijn team kunnen om hiermee aan de slag te gaan?
Voor RPA heb je geen technische achtergrond nodig. Procesdenken en logisch redeneren zijn een goed begin — de rest is aan te leren. Voor AI is specialistische kennis vereist op het gebied van data en machine learning. Veel organisaties werken daarom in de beginfase samen met externe experts, ook wij adviseren dat regelmatig.
Waar gaat het mis bij de combinatie van RPA en AI?
Vrijwel altijd bij de basis: slechte datakwaliteit, processen die niet goed in kaart zijn gebracht, of verwachtingen die niet kloppen met de realiteit. De valkuil is te snel willen gaan. Begin met RPA voor de quick wins, zorg dat je data op orde is, en voeg pas daarna AI toe op de plekken waar het écht waarde toevoegt. Dat klinkt eenvoudig, maar in de praktijk slaan veel organisaties deze stappen over.
Hoe overtuig ik mijn management?
Met cijfers én een concreet verhaal. Bereken wat een proces nu kost aan tijd en mensen, wat automatisering oplevert, en wat de investering is. Start bij voorkeur met een kleine pilot — zonder grote voorinvestering, wel met meetbare uitkomsten. Dat is een veel sterkere business case dan een presentatie vol beloftes.
Werkt RPA ook met oude systemen die geen API hebben?
Ja, en dat is precies waar RPA zo handig in is. Een bot werkt via de gebruikersinterface, net zoals een medewerker dat zou doen: inloggen, klikken, typen, kopiëren. Geen technische aanpassingen nodig. In de praktijk zetten wij RPA regelmatig in als brug terwijl een organisatie werkt aan modernisering van haar IT-omgeving.
Wat gebeurt er met mijn medewerkers bij AI implementatie?
RPA en AI nemen het repetitieve werk over — niet de mensen. Wat je in de praktijk ziet, is dat medewerkers vrijkomen voor werk dat meer aandacht en inzicht vraagt: klantcontact, analyse, procesverbetering. Investeer daarom ook in omscholing. Teams die leren werken mét automatisering, groeien daar in mee. Dat zien wij keer op keer bij onze klanten.
Onze ervaringen met RPA en AI in klantcontact omgevingen
In de afgelopen 15 jaar is Pegamento actief als ontwikkelaar en implementatie partner van RPA oplossingen voor klantcontact omgevingen. Dat heeft toe geleid dat er veel kennis en ervaring met dergelijke systemen is. Zo weten we ook waar RPA (Agentic AI) iets gaat toevoegen aan het werkproces en waar dat niet gaat gebeuren.
Serge Poppes, CEO Pegamento – "Sinds de opstart van AI in customer experience zijn we hierin betrokken geweest. Zo weten we dat AI geen hype is, maar echt iets kan toevoegen, mits goed toegepast. Onze ervaring heeft wel geleerd dat er veel over gepraat wordt, maar dat het niet altijd vanuit het juiste perspectief toegepast word."
Dat Pegamento weet waar het over gaat bij de implementatie van AI in het werkproces ,laten onze referenties wel zien.
Gerelateerde artikelen
- Wanneer is een klantenservice chatbot hoog-risico onder de AI Act?
- Wat zijn de voordelen van cloud oplossingen met realtime rapportages voor klantcontact?
- Wat is het verschil tussen cloud oplossingen voor een callcenter en een contactcenter?
- Hoe voorkom je hallucinaties bij AI-assistenten in klantcontact?
- Wat zijn de privacy-implicaties van Agentic AI in klantcontact?
