rpa vs ai (en hoe pas je beide toe?).

Over RPA en AI is al veel inkt gevloeid. Maar 1 ding staat vast: they are here to stay. Want vergis je niet, automatisatie is géén sciencefiction. Het vermogen van RPA en AI om productiviteit, efficiëntie en klanttevredenheid te vergroten, zorgt ervoor dat elk bedrijf in elke sector er vandaag de vruchten kan van plukken. 

Dat automatisatie haar techneutenimago laat vallen, wil echter niet zeggen dat al het jargon dat erbij komt kijken, ook plots verstaanbaar is voor niet-ingewijden. Omdat we merken dat er toch nog wat onduidelijkheid is over het echte verschil tussen RPA en AI, en dat ze vaak zelfs over dezelfde kam geschoren worden, klaren we dat in deze longread meer in detail voor je uit. 

We vertellen je ook hoe RPA en AI kunnen samenwerken. Om het niet té theoretisch te maken, doen we dat aan de hand van 2 eenvoudige voorbeelden binnen finance en HR - 2 domeinen waar RPA en AI vlot hun weg vinden.

Let’s go!

Definitie RPA en AI.

wat is robotic process automation (RPA)?

RPA werkt via softwarerobots die repetitief en minder waardevol werk uit handen nemen. Die bots zijn echte doeners: ze volgen strikte regels en voeren hun taken foutloos uit. Belangrijk om te onthouden is dat RPA gestructureerde input vereist om goede resultaten op te leveren. 

Softwarebots kunnen redelijk eenvoudig en vrij goedkoop ontwikkeld en geïmplementeerd worden. Daardoor levert Robotic Process Automation je al vlug goede resultaten op. En die snelheid blijkt vaak cruciaal als het aankomt op het optimaliseren van je bedrijfsprocessen en het behalen van je doelstellingen.

RPA ondersteunt in je bedrijf processen zoals:

• Inloggen bij applicaties
• Gegevens kopiëren en plakken
• Formulieren invullen
• E-mails en bijlagen openen

wat is artificial intelligence (AI)?

Artificial Intelligence vraagt doorgaans meer implementatie- en opvolgwerk dan RPA. AI verwijst naar het vermogen van computersystemen om het menselijk brein na te bootsen. Ze zijn in staat oordelen te vellen, beslissingen te nemen en bij te leren. Ook met ongestructureerde input kan AI aan de slag, aangezien de algoritmes complex kunnen redeneren. Anders gezegd: AI-algoritmes zijn denkers. 

Met Artificial Intelligence kan je complexe doelen behalen. Je voelt waarschijnlijk wel al aan dat het ontwikkelen en opzetten van een dergelijk automatisatietraject best wel wat inspanningen vraagt, zeker in vergelijking met RPA. Die inspanning zit hem niet in het development werk, maar vooral in het aanleren en testen ervan. In the long run leveren die investeringen je natuurlijk ook héél wat op.

Een greep uit de mogelijke toepassingen van AI:

• Chatbots
• Documenten begrijpen
• Spraak omzetten naar tekst

Wat met de combinatie AI en RPA?

Hoewel AI en RPA duidelijk verschillen, kan je ze ook niet los van elkaar zien. Als ze namelijk de handen in elkaar slaan, kunnen ze automatisering, en dus procesverbetering, naar een hoger niveau tillen.

Maar hoe creëer je die combinatie?

Over welke stappen je allemaal moet zetten als je besluit om je processen te automatiseren, kunnen we ellenlange artikels schrijven. Maar dat brengt ons hier alweer te ver - en hé, ons doel is om verwarring weg te nemen, niet om nog meer vragen op te roepen. ;-)

Als we specifiek rekening houden met de scope van dit artikel, dan ga je - heel eenvoudig gezegd - als volgt te werk: 

1. Eerst breng je best de eenvoudige processen in kaart. 
2. Dan ga je na welke van die processen tijds- en foutgevoelig zijn, veel mankracht vereisen en een impact hebben op andere processen en systemen.
3. Zulke processen kan je via RPA vervolgens efficiënter laten verlopen.
4. Ligt die basis er, dan kan je AI toevoegen aan workflows die te complex zijn voor RPA alleen.

Op die manier schaal je jouw automatiseringsoplossing stap voor stap, en verlaag je de drempel voor de integratie met AI (en meer).

voorbeeld 1: facturen verwerken.

Het verwerken van facturen is zo’n proces dat vrij eenvoudig in kaart te brengen is (stap 1 van hierboven):

• Je ontvangt facturen per e-mail.
• Je plaatst die facturen in een map.
• Je haalt er relevante gegevens uit.
• Je voegt de facturen toe aan je boekhoudprogramma.

Is het proces tijds- en foutgevoelig (stap 2)? Ja - het moet met regelmaat en binnen een bepaalde termijn gebeuren. En vermits het een manueel proces is, is het ook foutgevoelig. Er kruipt best wat werk in en de verwerking kan, als het niet tijdig of juist gebeurt, een invloed hebben op de verdere procesflow. 

Laat ons eens kijken wat RPA dan kan betekenen (stap 3). Softwarebots kunnen worden ingezet om:

• De e-mails op te halen
• De facturen te downloaden naar de juiste locatie
• De facturen te copypasten in de boekhoudsoftware

Robotic Process Automation levert je hier dus al een aantal quick wins op. Maar dan zijn we er natuurlijk nog niet helemaal. AI kan het proces verder optimaliseren (stap 4).

Niet elk factuur ziet er hetzelfde uit: niet alle info staat op dezelfde plaats, en niet elk factuur heeft evenveel regels. Dat maakt dus dat we facturen onder de noemer ongestructureerde data kunnen plaatsen. En zoals je je nog herinnert van in onze definitie hierboven, kan RPA niet om met zulke gegevens. Daarom is in dit geval Artificial Intelligence vereist om op een slimme manier de facturen te lezen, en gegevens zoals factuurnummer, vervaldatum en te betalen som te herkennen en verwerken.

voorbeeld 2: het aanwervingsproces.

Wil je je aanwervingsproces verrijken met RPA en AI, dan kan je daar - zeker in het geval van AI - enorm ver in gaan. Je zou gezichtsuitdrukkingen kunnen analyseren bij interviews, of automatisch gedetailleerde achtergrondchecks uitvoeren. Zulke toepassingen behandelen we niet in dit voorbeeld. We focussen hier op hoe AI en RPA vooral kan leiden tot tijdswinst, het reduceren van fouten en meer efficiëntie.

Bij het aanwerven van een nieuwe collega komen heel wat verschillende taken kijken:

• Formulieren invullen
• Cv’s sreenen
• Gegevens toevoegen aan de databases
• Info verschaffen
• Opleidingen plannen

Moet je je zorgen maken over het feit dat AI en RPA het menselijke aspect deels uit het aanwervingsproces halen? Niet echt. Natuurlijk is het altijd een goed idee om als bedrijf de voor- en nadelen op een rij te zetten, en om te bepalen hoe ver je wil gaan.

Vaak is het echter wel zo dat HR-collega’s het enorm druk hebben. Ze kunnen daardoor niet altijd zoveel aandacht besteden aan persoonlijke relaties met sollicitanten of nieuwe collega’s als ze zouden willen. Als je dan bepaalde belastende taken automatiseert, levert dat weer extra tijd op die wél weer in het warme en menselijke karakter van de job gestoken kan worden. En doordat foutjes en slordigheden vermeden worden, gaat de ervaring voor sollicitanten en nieuwe collega’s er alleen maar op vooruit!

Maar welke taken zijn dan goede kandidaten voor RPA en AI? Hieronder een kleine greep uit de mogelijkheden.

vragen over routinekwesties.

Potentiële kandidaten hebben vaak vragen over de jobinhoud, het aanwervingsproces of de arbeidsvoorwaarden. Bij nieuwe collega’s duikt er al eens een vraag op over verlofaanvragen of werken op afstand. Een chatbot draagt niet alleen bij tot conversational recruitment, maar kan ook bij nieuwe collega’s helpen om een sterke employer brand neer te zetten. 

Is er tussenkomst van een menselijke collega vereist, dan komt de vraag onmiddellijk bij de juiste persoon terecht. Tegelijkertijd wordt de communicatie over routinekwesties tot een minimum beperkt. Handig!

eerste screening van cv’s.

Cv’s handmatig screenen neemt veel tijd in beslag - zeker als je weet dat er tussen het stapeltje cv’s ook heel wat kandidaten zitten die niet aan de jobvereisten voldoen. Via AI is het mogelijk om alle binnenkomende cv’s automatisch te laten screenen. Op basis van bepaalde kenmerken en termen wordt een oordeel geveld, waarna de cv’s gerangschikt worden op basis van geschiktheid. Gesprekken inplannen met de beste kandidaten? Ook dat kan automatisch voor je gebeuren.

vlottere onboarding.

Hierboven haalden we al aan dat een chatbot perfect in staat is om een antwoord te bieden op eenvoudige vragen van een nieuwe collega. Maar RPA en AI kunnen ook andere aspecten van het onboardingproces aanzienlijk efficiënter maken.

Onboarding staat vaak nog gelijk aan papierwerk. Dankzij RPA en AI is het bijvoorbeeld mogelijk om automatisch standaardinformatie op te vragen bij de nieuwe collega, zoals identiteitskaartgegevens en diploma’s. En uit het cv of de database kunnen al een aantal gegevens opgehaald worden en gekopieerd worden naar digitale formulieren, zodat niet steeds dezelfde informatie ingevuld moet worden.

Voeg je een nieuwe collega toe aan de database, dan kan je daar een automatische flow aanhangen die op regels gebaseerde beslissingen neemt. Je automatisatie-oplossing weet bijvoorbeeld in welk departement de nieuwe collega gestart is en kan dan op eigen houtje uitnodigingen sturen voor de juiste opleidingen of welkomstmomenten. Of afhankelijk van de functie, krijgt de medewerker automatisch toegang tot bepaalde bedrijfssystemen en gegevens.

Iets voor jou?

Je merkt vast dat de toepassingsmogelijkheden haast eindeloos zijn. Het is belangrijk om je huidige processen goed in kaart te brengen, je doelen te bepalen en vervolgens op zoek te gaan naar de juiste oplossing.