Het digitale landschap is nogal ingewikkeld tegenwoordig. Systemen integreren van verschillende leeftijden, technologieën en leveranciers lijkt soms een onmogelijke taak waarbij iedere oplossing alleen maar nieuwe problemen opwerpt. Om de volgende stap te kunnen zetten heb je een eenvoudige en effectieve aanpak nodig. Die aanpak is RPA.
Maar wat is RPA precies? En hoe zet je het in? In deze gids geven we antwoord op de belangrijkste vragen over RPA.
Eerst maar even over die term. Er komt aan Robotic Process Automation geen robot te pas. Tenminste, niet zoals je je hem ziet in films of in beelden van autofabrieken. Onze robots zijn sofwarerobots. En toch zijn het ‘echte’ robots, want ze nemen werk over dat daarvoor door mensen werd gedaan. RPA-robots bedienen dezelfde interfaces als menselijke medewerkers. Ze vullen formulieren in, ze lezen e-mails en ze klikken op ‘opslaan’. Ze doen dat alleen allemaal veel sneller en nauwkeuriger dan een mens het ooit zou kunnen.
Softwarerobots zijn veel eenvoudiger en flexibeler dan hun hardware-tegenhangers en kunnen dus snel, eenvoudig en tegen lage kosten worden getraind en ingezet. En omdat ze gemaakt zijn om mensenwerk te imiteren, werken ze met je bestaande systemen. Dat lees je goed: om processen te automatiseren met RPA hoef je helemaal niets te veranderen aan je huidige IT.
Het opzetten en invoeren van RPA kan, vergeleken met het aanpassen van de systemen zelf, heel snel gebeuren. Maar het is wel belangrijk om de juiste stappen te zetten, in de juiste volgorde.
Voordat je een proces kunt automatiseren, moet je goed weten hoe dat proces er uitziet. Ook als je al beschikt over procesbeschrijvingen, is het belangrijk die nog een keer te valideren. Processen ontwikkelen zich snel en de ‘papieren werkelijkheid’ wil nog wel eens achterblijven bij de echte wereld. In deze analysefase zie je ook waar met RPA de meeste winst te halen is. In deze fase is het een goed idee om een externe consultant eens naar je processen te laten kijken. Het perspectief van een buitenstaander levert vaak nieuwe inzichten op.
De softwarerobots draaien op een eigen systeem. Technische integratie met je backoffice is niet nodig, omdat RPA met jouw systemen communiceert via dezelfde interfaces als een medewerker. Dat zorgt ervoor dat de technische inrichting van RPA meestal geen grote uitdaging is. Het belangrijkste deel van het werk is het inrichten en testen van de interacties met je systemen. Afhankelijk van de software die je hebt gekozen, doe je dit met code, in een low-code of no-code omgeving, al dan niet geholpen door machine learning.
Het uitrollen van RPA heeft twee kanten. Je wilt natuurlijk, zeker in het begin, de vinger aan de pols houden wat de processen zelf en de prestaties van je robots betreft. Maar het is ook heel belangrijk om je medewerkers te helpen hun werk opnieuw in te richten. Hun werkdag wordt door RPA drastisch veranderd en er is leiderschap nodig om deze veranderingen goed te laten landen in je organisatie. Alleen dan haal je het maximale uit RPA.
In die laatste stap zit ook de belangrijkste valkuil van RPA. Het is makkelijk om je op de techniek te concentreren en de menselijke kant uit het oog te verliezen. Maar er verandert veel. Niet alleen voor medewerkers. Ook voor managers. Die moeten ineens met een data-blik naar hun processen gaan kijken, waar ze eerst vooral de uitvoering aanstuurden.
Een andere valkuil is dat bedrijven te veel tegelijk willen. Er wordt dan een ‘watervalproject’ opgezet, dat heel veel dingen tegelijkertijd wil realiseren, met het risico dat aan het eind blijkt dat interpretaties en implementaties van processen niet helemaal kloppen. RPA implementeer je daarom het beste in kleine stappen. Automatiseer iets, kijk of dat werkt en zet dan de volgende stap. Fail fast, fail often. Je leert van iedere stap en een snel succes kan je helpen om de rest van de organisatie mee te krijgen. Zo combineer je voortschrijdend inzicht en groeiend enthousiasme.
In bedrijven en afdelingen met lange, ingewikkelde administratieve processen is het grote voordeel van RPA meteen duidelijk: alle handmatige acties die te maken hebben met het invoeren, overnemen en controleren van gegevens en heel veel handelingen rondom het beoordelen en interpreteren van documenten en formulieren verdwijnen gewoon uit het dagelijks werk.
Dit is een enorme vooruitgang voor administratieve afdelingen, accountants en HR-afdelingen. Maar ook in de logistiek, een sector waar nog heel veel met papieren formulieren en handmatige invoer wordt gewerkt, liggen grote kansen voor RPA.
Het voordeel is duidelijk: minder werk, minder mensen, minder kosten. Maar dat is een beperkte blik. Het automatiseren van herhalend werk kan ook andere, mooiere resultaten opleveren.
Minder herhalend administratief werk betekent dat je mensen meer tijd hebben voor persoonlijk contact met klanten. Daarmee verzamel je waardevolle kennis over wat de wensen, vragen en klachten van klanten zijn.
Het opschonen en verbeteren van verouderde en foute informatie is een enorme klus, waar altijd te weinig tijd voor is. Nu je je primaire proces voor een groot deel hebt gerobotiseerd, krijg je eindelijk de kans om aan je datakwaliteit te werken.
Hoe meer je weet, hoe beter je je processen kunt aansturen en hoe sneller je kunt innoveren. Gebruik de tijd die je wint dus eens om je gegevens aan te vullen met data die je proces verder helpen. De processen die je hiervoor inricht kun je uiteindelijk natuurlijk ook weer (gedeeltelijk) automatiseren.
De mens is niet gemaakt om formulieren over te typen, maar om creatief te zijn, samen te werken en andere mensen te helpen. De werkdag van je medewerkers wordt stukken interessanter als de herhalende handelingen verdwijnen. En tevreden medewerkers zorgen voor tevreden klanten.
Dossiers waar iets bijzonders mee is worden vaak ‘geparkeerd’ totdat iemand tijd heeft om ernaar te kijken. Ondertussen moet een klant of collega wachten. Dankzij RPA zijn je mensen vrij om de uitzonderingen zonder vertraging op te pakken.
Of een softwarerobot een handeling nu voor de eerste of voor de miljoenste keer doet, het gebeurt met 100% precisie. Ook op maandagochtend en vrijdagmiddag. En in het weekend. En ‘s nachts.
Grote drukte? Dan moet je tijdelijk personeel vinden. En inwerken. En van werkplekken, computers, accounts en toegangspasjes voorzien. Softwarerobots kun je, tegen lage kosten en zonder tussenkomst van een uitzendbureau, gewoon kopiëren.
In het klantcontact is het fijn om met vertrouwen te kunnen zeggen dat iets bijvoorbeeld ‘binnen een werkdag’ geregeld is. Met RPA ben je voor het vervullen van zo’n belofte niet afhankelijk van de beschikbaarheid van medewerkers, maar weet je precies wat je doorlooptijden zijn.
RPA-software produceert data over alles wat het doet. Dit geeft je diep inzicht in je processen en geeft je de kans om verdere optimalisaties door te voeren. Daarnaast kan de verzamelde data dienen als input voor je machine learning-modellen. In zekere zin is RPA dus pas het begin van je procesautomatisering. Een concreet voorbeeld hiervan is hoe een e-health aanbieder een machine learning-model de logbestanden laat lezen en op basis daarvan de klanten via een chatbot vertelt hoe lang de behandeling van hun dossiers gaat duren.
Veel gegevens, zoals bijvoorbeeld adressen en telefoonnummers, bestaan in meerdere systemen. Vaak is er handwerk nodig om dat allemaal consistent te houden. In de praktijk komen je medewerkers daar vaak niet aan toe. Het automatiseren hiervan via de API’s van verschillende producten is vaak duur en tijdrovend. Je bent daarbij ook afhankelijk van softwareleveranciers en welke API’s ze willen aanbieden. Door dit te automatiseren met RPA verbeter je je dataconsistentie, zonder dat het extra werk kost en zonder lange ontwikkeltrajecten.
We komen in ons dagelijks werk twee belangrijke misvattingen tegen over RPA. Die zetten we hier graag even recht.
De eerste misvatting is dat RPA een soort tussenoplossing is, die je gebruikt totdat de ‘echte’ integraties klaar zijn. De gedachte is te begrijpen, bij een oplossing die bestaande software gebruikt, via bestaande interfaces, in plaats van in te grijpen in de infrastructuur. Maar RPA verbetert je manier van werken drastisch met een vrij kleine inspanning. RPA is ook uitstekend schaalbaar en groeit dus met je organisatie mee. Doordat RPA veel kennis genereert over je manier van werken, krijg je ook steeds meer grip op je processen. Dit helpt je ook bij het ontwikkelen van nieuwe systemen. Die lange, ingewikkelde integratietrajecten kun je dus gewoon overslaan.
‘Robots nemen het werk over en de mens wordt overbodig.’ Hoe vaak hebben we die al niet gehoord. En in theorie is het mogelijk om RPA in te voeren en dan met veel minder mensen verder te gaan. Op korte termijn levert dat je een kostenvoordeel op, maar op lange termijn is het een verliezende strategie omdat je stopt met innoveren. Een veel slimmere aanpak is om kosten te verminderen of gelijk te houden en tegelijkertijd je mensen effectiever in te zetten, voor datakwaliteit of intensiever klantcontact of voor het verder verbeteren van processen.
In de RPA-markt zijn veel software-aanbieders actief. Ieder jaar komen er aanbieders bij en ieder jaar verdwijnen er ook weer een paar. De top 10 is echter vrij stabiel. Dit is hem volgens Datamation:
Onderzoek van Gartner deelt deze aanbieders in in vier kwadranten: leaders, visionaries, challengers en niche players en identificeert UiPath, Blue Prism en Automation Anywhere als de leiders van het veld, met UiPath in 2019 op kop als het meest vooruitstrevend, maar ook het best operationeel inzetbaar. Andere aanbieders richten zich op een specifieke niche, zijn nog minder ver in hun ontwikkeling of combineren visie nog onvoldoende met praktische toepasbaarheid.
Bij Node1 werken we met UiPath, omdat het een heel flexibel, hyper-low-code platform is dat op alle soorten processen toe te passen is. Met UiPath kunnen we altijd de aanpak kiezen die voor een specifieke klant, op een specifiek moment het beste werkt. De zelflerende intelligentie van UiPath kan ook helpen bij process discovery, het ontdekken en optimaliseren van processen die nog niet in kaart gebracht zijn.
Processen worden met RPA volledig meetbaar. Agents op de computers waar het werk gedaan wordt kijken mee, ook met niet-geautomatiseerde delen van het proces. Zo kan de software uit zichzelf adviseren over verdere automatisering.
RPA is dus pas de eerste stap. Je automatiseert de processen zoals ze op dat moment lopen, gebruikt eventueel de API’s die er al zijn en boekt zo al een behoorlijke winst in vergelijking tot de oude situatie.
De data die je daarmee verzamelt geeft je grip op je processen. Zoveel grip, dat je kunt nadenken over nieuwe manieren om die processen te ontsluiten. Als bijvoorbeeld het aanvragen van een verzekering in je backoffice razendsnel en helemaal automatisch verloopt, kun je zo’n dienst via een chatbot, een voice-interface of een mobiele app aanbieden.
De volgende stap is wat wij ‘volledige integratie’ noemen: alle processen lopen optimaal, alle data zijn consistent over alle systemen heen en je medewerkers houden zich alleen bezig met klantcontact, monitoring en het afhandelen van uitzonderingen. Omdat alle systemen geïntegreerd zijn, zie je steeds meer mogelijkheden om te optimaliseren of nieuwe processen te lanceren. Je organisatie verandert mee. Zelfsturende teams hebben hun eigen mandaat, budget en KPI’s en werken zelfstandig aan procesverbeteringen. Een strak gedefinieerde roadmap is er niet, maar je werkt via een continue cyclus van ‘plan, do, check, act’ aan de verbeteringen die jou het meeste winst opleveren.
Iedere stap die je zet levert je weer nieuwe kennis en inzichten en brengt je dichter bij hyperautomation: de totale automatisering van al je bedrijfsprocessen. Is dat de toekomst? Is het een onbereikbare droom? Laten we er tussenin gaan zitten en het op ‘ambitie’ houden. Hoe dan ook staat of valt het hele idee van hyperautomation met data. De data die je verzamelt over je processen vertelt je wat volgende stap moet zijn. Een intelligente RPA-oplossing levert je die data en helpt je zo met het ontdekken, analyseren en optimaliseren van processen. Dat maakt RPA de eerste stap naar efficiëntere, interessantere en meer klantvriendelijke toekomst.
Ik begrijp het
