Wat is Intelligent Process Automation (IPA)?

Traditionele automatisering werkt het beste als het proces duidelijk is en de input een vast formaat heeft. Maar de meeste bedrijfsprocessen verlopen niet zo netjes.

In de praktijk lopen workflows vast als gegevens ontbreken, verzoeken onduidelijk zijn of omstandigheden halverwege veranderen.

Regelgebaseerde systemen volgen instructies, maar kunnen zich niet aanpassen als de situatie verandert.

Intelligent process automation (IPA) gaat verder door automatisering te combineren met enterprise chatbots die rommelige workflows begrijpen. Deze bots interpreteren natuurlijke input, lossen verschillen tussen systemen op en nemen beslissingen in realtime.

Wat is intelligent process automation (IPA)?

Intelligent process automation (IPA) combineert robotic process automation (RPA) met kunstmatige intelligentie (AI), analyses en beslissingslogica om workflows te creëren die kunnen begrijpen, zich aanpassen en handelen zonder menselijke input.

Soms ook wel intelligente automatisering, hyperautomatisering of digitale procesautomatisering genoemd, gaat IPA verder dan traditionele regelgebaseerde bots.

Het gebruikt technologieën zoals machine learning, natuurlijke taalverwerking en process mining om ongestructureerde data te verwerken, context te begrijpen en realtime beslissingen te nemen.

Intelligent Process Automation versus Robotic Process Automation

De termen intelligent process automation (IPA) en robotic process automation (RPA) worden vaak door elkaar gebruikt, maar ze hebben verschillende doelen.

RPA is bedoeld voor repetitieve, regelgebaseerde taken waarbij de input consistent is en de stappen vooraf zijn gedefinieerd — zoals het kopiëren van gegevens tussen systemen of het verwerken van gestructureerde formulieren.

IPA bouwt hierop voort door kunstmatige intelligentie toe te voegen aan de automatiseringslaag. Hierdoor kunnen systemen ongestructureerde input verwerken, situaties realtime beoordelen en beslissingen nemen op basis van context.

Dit maakt het geschikt voor workflows die niet in een eenvoudig script te vangen zijn — waarbij de stappen afhangen van wat het systeem waarneemt, niet alleen van de instructies.

Belangrijkste voordelen van Intelligent Process Automation

Automatisering werkt alleen als het de complexiteit van echte bedrijfsprocessen aankan. De meeste regelgebaseerde bots vallen uit elkaar als de input varieert of de stappen niet voorspelbaar zijn.

IPA biedt teams een flexibelere en schaalbare automatiseringslaag. Het is ontworpen om dynamische input te verwerken en beslissingen te nemen.

Vermindert handmatig werk op grote schaal

Traditionele automatisering vereist vaak nauw toezicht. Teams besteden nog steeds tijd aan het beoordelen van uitzonderingen, oplossen van dataverschillen en beheren van taken buiten het script.

IPA vermindert die noodzaak. Het kan verzoeken interpreteren volgens de bedrijfsregels en acties uitvoeren zonder bij elke stap menselijke tussenkomst.

Sommige bedrijven werken samen met AI-bureaus om deze workflows te ontwerpen. Deze partners zorgen ervoor dat de systemen stabiel, efficiënt en afgestemd op de bedrijfsvoering zijn.

Past zich aan veranderende input en context aan

Traditionele bots zijn afhankelijk van consistente formaten. Zelfs een kleine wijziging, zoals een typefout of een nieuw documentontwerp, kan het proces verstoren.

IPA kan omgaan met variatie. Het leest de input, begrijpt de intentie en reageert — zelfs als de structuur niet ideaal is. Dit maakt het betrouwbaarder in dagelijks gebruik, waar verzoeken niet altijd hetzelfde zijn.

Verhoogt de transparantie in de bedrijfsvoering

Regelgebaseerde automatisering faalt vaak zonder context. Het is lastig te achterhalen wat er is gebeurd, waar het gebeurde of wat de oorzaak was.

Dit wordt een groter probleem in multi-agent systemen, waar verschillende agenten parallel of na elkaar werken. Zonder inzicht is het moeilijk om interacties te volgen of betrouwbare prestaties te waarborgen.

IPA verbetert de zichtbaarheid door elke stap in het proces te loggen. Dit detailniveau is vooral nuttig bij het evalueren van multi-agent systemen, zodat teams problemen kunnen isoleren en de samenwerking tussen agenten kunnen verbeteren.

Hoe werkt intelligente procesautomatisering?

Intelligent process automation verbindt gebeurtenissen, data, beslissingen en acties in één geautomatiseerde flow. Elke stap wordt uitgevoerd door een AI-agent die begrijpt wat er gebeurt en weet wat de volgende stap is, zelfs bij rommelige of onvolledige input.

Om te zien hoe IPA in de praktijk werkt, bekijken we een veelvoorkomende e-commerce workflow: het afhandelen van een retourverzoek.

In plaats van alles via supportmedewerkers te laten lopen, kun je het proces volledig automatiseren met een AI-agent — eentje die input kan interpreteren, vervolgstappen bepaalt en acties uitvoert over verschillende tools.

Stap 1: Een trigger start het proces

Een klant vult een retourformulier in of stuurt een bericht om een artikel te retourneren. Dat bericht activeert de retourworkflow.

De agent pakt het direct op, zonder te wachten op handmatige triage.

Stap 2: De AI-agent verwerkt de informatie

De agent scant het bericht of formulier om kerninformatie te verzamelen, zoals het ordernummer, de productnaam, reden van retour en klant-ID.

Bij ongestructureerde berichten gebruikt het grote taalmodellen (LLM's) om de intentie te begrijpen en de juiste bestelling te identificeren.

Stap 3: De AI-agent bepaalt de volgende stap

Met behulp van bedrijfsregels en retourbeleid controleert de agent of het artikel in aanmerking komt voor retour en welk type, zoals terugbetaling of winkeltegoed.

De beslissing wordt direct genomen, net als een supportmedewerker zou doen.

Stap 4: De AI-agent voert acties uit over systemen heen

Zodra er een beslissing is genomen, doet de agent het volgende:

• Past de orderstatus aan
• Maakt een retourlabel aan
• Stuurt instructies naar de klant
• Brengt het magazijn op de hoogte

Alles gebeurt binnen gekoppelde systemen, zonder overdracht tussen teams.

Stap 5: De AI-agent legt de resultaten vast

Elke stap wordt gelogd, van het eerste verzoek tot de uiteindelijke reactie. Deze gegevens komen in dashboards en waarschuwingssystemen, zodat het proces te volgen is.

Als een geval handmatige beoordeling nodig heeft, wordt het met volledige context geëscaleerd voor opvolging.

Toepassingen van Intelligent Process Automation

Hoewel er veel aandacht is voor chatbot-toepassingen, vindt de meest impactvolle automatisering vaak achter de schermen plaats — in de workflows die beslissingen, acties en opvolging aansturen.

Intelligent process automation is geschikt waar workflows te complex zijn voor regels, maar te repetitief om handmatig te blijven.

Als je team te maken heeft met onvoorspelbare input, gefragmenteerde tools of terugkerende beslissingen die nog menselijke beoordeling vereisen, kan IPA uitkomst bieden.

Verwerken van ongestructureerde documenten en formulieren

Regelgebaseerde bots lopen snel vast bij rommelige input. Veel zakelijke documenten — zoals facturen, claims, contracten of onboardingpakketten — bevatten ongestructureerde of semi-gestructureerde data die geen vast formaat volgen.

IPA-agenten doen dit met behulp van optische tekenherkenning (OCR) en natuurlijke taalverwerking (NLP):

• Totalen uit bonnetjes halen
• Contractclausules analyseren
• Identiteit verifiëren op basis van gescande formulieren

Zodra de gegevens zijn geïnterpreteerd, kan het systeem zelfstandig actie ondernemen. Dit maakt volledige workflows mogelijk in tools zoals een HR-chatbot die medewerkersformulieren verwerkt, of een klantenservice-chatbot die ondersteuningsverzoeken op basis van documenten ontvangt.

Meerstapsworkflows automatiseren over verschillende systemen

Processen zoals onboarding of retourafhandeling vinden niet in één systeem plaats. Ze lopen vaak via CRM’s, interne databases, planningsplatforms en notificatietools. Elk onderdeel voegt zijn eigen afhankelijkheden toe.

IPA-agenten sturen het proces stap voor stap aan. Ze beoordelen de input, nemen beslissingen op basis van context en voeren acties uit binnen de gekoppelde systemen.

De logica blijft behouden, zonder handmatige doorverwijzingen of kwetsbare noodoplossingen.

Hierdoor is IPA ideaal als motor achter een workflow zoals een afspraak-boekingschatbot. Terwijl de interface basisgegevens verzamelt, regelt het systeem beschikbaarheidschecks, plant afspraken, stuurt bevestigingen en werkt backend-tools bij.

Supporttickets routeren op basis van berichtintentie

Supportwachtrijen lopen vaak vast omdat berichten onduidelijk binnenkomen. Klanten houden zich niet altijd aan een vaste structuur en de meeste systemen begrijpen niet wat er precies wordt gevraagd.

IPA-agenten lossen dit op door het bericht te interpreteren, belangrijke details te herkennen en de juiste actie te bepalen.

Ze kunnen urgentie inschatten en het ticket automatisch doorsturen naar het juiste systeem of team, zonder menselijke tussenkomst.

Dit maakt AI-ticketingsystemen schaalbaarder. Tickets worden verrijkt met context en direct naar de juiste plek gestuurd.

Zelfservice mogelijk maken in interne portalen

Interne teams wachten vaak op goedkeuringen of antwoorden waarvoor geen menselijke tussenkomst nodig is. Deze vertragingen ontstaan meestal door onduidelijke verantwoordelijkheden of trage handmatige processen.

IPA maakt interne portalen nuttiger. Het begrijpt wat de gebruiker nodig heeft, koppelt aan backend-systemen en voert de taak direct uit, allemaal via één interface die onnodig heen-en-weer voorkomt.

Dit werkt uitstekend omdat deze workflows schaalbaar zijn over meerdere kanalen en gebruikers, terwijl elke interactie duidelijk wordt vastgelegd.

Top 5 Intelligent Process Automation Software

Als je verder wilt dan regelgebaseerde automatisering, is de juiste software kiezen cruciaal.

Als je complexe workflows zoals terugbetalingen, onboarding, triage of ticketroutering automatiseert, bieden deze platforms de belangrijkste bouwstenen.

1. Botpress

Botpress is gemaakt voor teams die controle willen over hun automatisering. Je definieert agenten die niet alleen regels volgen, maar beslissingen nemen op basis van input, geheugen en realtime context.

Je kunt flows bouwen die retourrechten controleren, terugbetalingsverzoeken interpreteren of gegevens bijwerken over verschillende systemen. Elke agent kan regels, LLM’s of beslislogica gebruiken en alles werkt via web, Slack, WhatsApp en meer zonder dubbel werk.

Ideaal als je intelligente workflows bouwt met variabele input, API-triggers en echte operationele uitkomsten.

Belangrijkste functies:

• Visuele builder voor AI-agenten met flowlogica, geheugen en voorwaarden
• Werkt over meerdere kanalen en integreert met backend-tools
• Ondersteunt realtime API-calls, dynamische routering en aangepaste acties
  
  

Prijzen:

• Gratis plan met AI-credits op basis van gebruik
• Plus: $89/maand voor live agent-overdracht en flowtesten
• Team: $495/maand met samenwerking, SSO en toegangsbeheer
• Enterprise: Maatwerk

2. Make (voorheen Integromat)

Make is ontworpen om apps te koppelen zonder te programmeren. Je krijgt een visueel canvas om meerstapsscenario’s te bouwen — ideaal voor IPA als je acties tussen tools automatiseert.

Het blinkt uit in workflows waarbij het ene systeem moet reageren op iets in een ander systeem — zoals een CRM synchroniseren met een ordersysteem, of een supportformulier verwerken met voorwaardelijke acties.

Je krijgt geen agentcontext of AI-beslissingen, maar voor procesintegratie en triggers is het snel en flexibel.

Belangrijkste functies:

• Drag-and-drop workflowbuilder voor honderden apps
• Voorwaardelijke logica, planning, dataparsering en webhooks
• Ondersteunt complexe vertakkingen en meerstapsflows
  
  

Prijzen:

• Gratis: 1.000 operaties/maand
• Core: $9/maand
• Pro- en Teams-abonnementen voor hoger gebruik en geavanceerde controle
  
  

3. Zapier

Zapier is ideaal als je snel tools wilt koppelen en geen complexe vertakkingen nodig hebt. Het is geen volledige orkestratielaag — maar het regelt de gegevensoverdracht tussen je chatbot en je CRM, planner of database zonder code.

Voor IPA is Zapier handig om geïnterpreteerde intenties om te zetten in backend-acties. Het doet niet het ‘denken’, maar verbindt het denkende systeem met de tools die het werk uitvoeren.

Belangrijkste functies:

• Meer dan 6.000 integraties
• Triggers vanuit chatbots, formulieren of webhooks
• Eenvoudige setup voor teams zonder technische ondersteuning

Prijzen:

• Gratis: 100 taken/maand
• Starter: $19,99/maand
• Professional: $49/maand voor geavanceerde functies

4. Tidio

Tidio is een livechatplatform met ingebouwde automatisering. Het is geen volledig IPA-platform, maar ideaal voor het automatiseren van klantgerichte taken zoals routeren, input verzamelen of supportvragen beantwoorden.

Het ondersteunt AI-antwoorden, voorwaardelijke flows en backend-overdrachten — handig voor eenvoudige besluitautomatisering. Voor kleine supportteams of MKB’s is het een laagdrempelige start.

Belangrijkste functies:

• Livechat met AI en automatiseringssjablonen
• Chatrouting, formulierafhandeling en CRM-integraties
• GPT-gestuurde assistent voor flexibele antwoorden

Prijzen:

• Gratis: Basis chat en automatisering
• Starter: $29/maand
• Plus: AI-functies en CRM-synchronisatie

5. n8n

n8n is een open-source workflow-automatiseringsplatform dat volledige controle geeft over logica, triggers en integraties. In tegenstelling tot Zapier of Make kun je het zelf hosten en code toevoegen waar nodig.

Hierdoor is het ideaal voor technische teams die flexibiliteit en privacy willen. Je kunt IPA-agenten draaien, API’s koppelen en gestructureerde of ongestructureerde data verwerken — allemaal in aanpasbare workflows.

Belangrijkste functies:

• Visuele editor met ondersteuning voor codenodes
• Webhooks, planners, voorwaardelijke vertakkingen
• Zelf te hosten of via de cloud te gebruiken

Prijzen:

• Gratis: Zelf-gehost
• Cloud Basic: $20/maand
• Pro: $50/maand met teamfuncties

Hoe Intelligent Process Automation implementeren

Intelligent process automation begrijpen is één ding. Het in de praktijk brengen vraagt om focus, planning en een goed startpunt.

De meeste teams veranderen niet alles tegelijk. Ze beginnen met een proces dat vaak misgaat — iets zichtbaars, repetitiefs dat nog afhankelijk is van mensen.

Een voorbeeld:

Je werkt samen met een customer success-team dat terugbetalingen handmatig afhandelt.

De workflow is afhankelijk van formulierinzendingen, zoekt gegevens op in verschillende systemen en volgt specifieke bedrijfsregels om een verzoek goed te keuren of af te wijzen.

Het is traag, foutgevoelig en duur om op te schalen. Daar komt intelligente procesautomatisering van pas.

1. Begin met één workflow die voor knelpunten zorgt

Het goedkeuringsproces voor terugbetalingen is hier een goed voorbeeld van. Verzoeken komen binnen, maar zijn niet altijd hetzelfde. Soms staat er een ordernummer bij, soms niet. Medewerkers moeten details opzoeken, de geschiktheid controleren en handmatig de bedrijfsregels toepassen.

Die wrijving maakt het een ideaal proces voor intelligente automatisering — de logica is duidelijk, maar de invoer varieert net genoeg om bots op basis van vaste regels te laten struikelen.

2. Breng de volledige flow in kaart, inclusief uitzonderingen

Leg vast hoe het proces verloopt. Houd bij hoe terugbetalingsverzoeken binnenkomen, waar medewerkers informatie vandaan halen, welke beslissingen ze nemen en welke acties ze uitvoeren.

Zorg dat je de meest voorkomende uitzonderingen meeneemt: ontbrekende gegevens, onduidelijke reden van retour of verschillen tussen orderinformatie en het retourbeleid.

Op deze punten moet intelligente automatisering ingrijpen.

3. Bepaal waar beslissingen worden genomen

Zoek naar momenten waarop een mens de invoer interpreteert of een oordeel velt. In een terugbetalingsproces kan dat zijn: de reden van de klant lezen, deze vergelijken met de retourregels en kiezen tussen terugbetaling, winkeltegoed of afwijzing.

Al deze beslissingen kunnen door een AI-agent worden genomen, zolang de logica duidelijk is en de gegevens beschikbaar zijn.

4. Koppel de tools die de actie uitvoeren

Zodra de beslissing is genomen, moet het systeem de orderstatus bijwerken, de klant informeren, een label aanmaken of een betaling starten.

Om dit te automatiseren heb je een platform nodig dat met deze tools kan koppelen en acties betrouwbaar coördineert. Dat kan een agent-orkestratielaag zijn of een automatiseringsframework met integraties.

5. Test, monitor, verbeter

Zodra het terugbetalingsproces is geautomatiseerd, volg je hoe het presteert. Kijk welke gevallen goed worden afgehandeld en waar het systeem moeite heeft. Gebruik deze feedback om de beslislogica te verfijnen en de betrouwbaarheid te vergroten.

IPA-systemen zijn dynamisch. Hoe meer uitzonderingen je opvangt en verwerkt, hoe sterker en schaalbaarder de workflow wordt.

Veelvoorkomende uitdagingen bij het implementeren van IPA

Intelligente procesautomatisering kan veel opleveren — maar het vraagt meer dan alleen technische mogelijkheden.

De meeste obstakels ontstaan door hoe organisaties hun processen inrichten, verantwoordelijkheden toewijzen en automatisering afstemmen op de gewenste resultaten.

Onvoldoende proces- en datavoorbereiding

Automatisering werkt het beste als processen consistent zijn. Maar in veel organisaties zijn workflows niet gedocumenteerd of worden ze per team anders uitgevoerd. Gegevens staan vaak in losse systemen of verschillen in formaat, waardoor stabiele automatisering lastig is.

Neem voordat je intelligente procesautomatisering invoert de tijd om het huidige proces in kaart te brengen. Leg de invoer, bekende uitzonderingen, afhankelijkheden van tools en punten waar menselijke tussenkomst nodig is vast.

Te complexe eerste implementaties

Teams proberen vaak te veel tegelijk te automatiseren. Als de eerste uitrol meerdere systemen omvat of direct alle uitzonderingen meeneemt, is de kans op vertraging of mislukking groter.

Begin liever met één proces met één duidelijke beslissingsstap en een meetbaar resultaat. Bewijs de waarde snel door het klein te houden.

Geen duidelijke eigenaar of langetermijnvisie

Intelligente procesautomatisering is een adaptief en doorlopend project. Zonder een team of persoon die verantwoordelijk is voor prestaties, logica en onderhoud, raakt het systeem vaak verouderd of niet meer passend.

Wijs vanaf het begin een vaste eigenaar aan. Iemand moet bijhouden hoe de automatisering presteert, wat er misgaat en waar bijsturing nodig is.

Geen aansluiting tussen bedrijfsdoelen en automatiseringslogica

Niet elk proces is het waard om te automatiseren — en niet elke automatisering levert waarde op. Soms weerspiegelt de logica wat technisch mogelijk is, maar niet wat het bedrijf echt nodig heeft.

Voorkom dat door workflows samen te ontwerpen met de mensen die ze gebruiken. Denk aan supportteams, operationele leads en product owners.

Als automatisering aansluit op de echte behoeften, is de kans op blijvend resultaat veel groter.

Breng IPA vandaag nog naar uw workflow

IPA werkt het beste wanneer het wordt toegevoegd aan de workflows die u al gebruikt — zoals supporttriage, goedkeuring van terugbetalingen, documentverwerking, interne routering of planningsverzoeken.

Met platforms zoals Botpress kun je agents bouwen die beslissingen nemen, koppelen met externe tools, ongestructureerde invoer verwerken en werken via kanalen als web, Slack, WhatsApp of interne tools.

Of je nu kwetsbare scripts vervangt of bestaande flows opschaalt, met IPA kun je echte processen automatiseren, niet alleen repetitieve taken.

Begin klein. Bouw iets nuttigs. Zet het snel live.

Veelgestelde vragen

1. Hoe verschilt IPA van Business Process Management (BPM)?

IPA (Intelligent Process Automation) verschilt van BPM doordat BPM zich richt op het ontwerpen, modelleren en optimaliseren van processen, terwijl IPA deze processen daadwerkelijk uitvoert met behulp van AI, machine learning en RPA om beslissingen en acties te automatiseren. BPM is strategisch; IPA is operationeel en gericht op uitvoering.

2. Kan IPA menselijke medewerkers volledig vervangen, of alleen hun werkdruk verlagen?

IPA is bedoeld om de werkdruk van mensen te verlagen door repetitieve en regelgebaseerde taken te automatiseren, niet om medewerkers volledig te vervangen. Het stelt mensen in staat zich te richten op werk met hoge toegevoegde waarde, zoals probleemoplossing of het opbouwen van relaties, waar automatisering niet betrouwbaar in is.

3. Welke soorten machine learning-modellen worden meestal gebruikt in IPA?

Veelgebruikte machine learning-modellen in IPA zijn onder andere taalmodellen (zoals BERT, GPT) voor het begrijpen van ongestructureerde tekst, random forests voor regelgebaseerde beslissingen en classificatiemodellen voor document-tagging of intentherkenning. De keuze hangt af van de taak die geautomatiseerd wordt.

4. Is IPA alleen relevant voor grote bedrijven, of kunnen mkb'ers er ook van profiteren?

IPA is zeker ook relevant voor mkb’s, omdat kleine teams zo repetitieve taken zoals factuurverwerking of formuliercontrole kunnen automatiseren. Cloudgebaseerde IPA-tools maken het betaalbaar en schaalbaar voor bedrijven met beperkte middelen.

5. Welke gegevens zijn nodig om IPA-modellen effectief te trainen of in te stellen?

Om IPA-modellen effectief te trainen heb je echte operationele data nodig – e-mails, supporttickets, chatlogs, formulieren en transactiegegevens – gekoppeld aan de juiste uitkomsten of acties. Schone, gelabelde historische data verbetert de prestaties.