• Traditionele automatisering (RPA) werkt uitstekend voor voorspelbare processen, maar loopt vast op uitzonderingen.
• Agentic Automation voegt AI-agents toe die informatie interpreteren, keuzes maken en zelfstandig handelen binnen vaste kaders.
• UiPath combineert deterministische robots, AI-agents en menselijke controle in één beheerd platform, met Maestro als centrale orkestratielaag.
• De rol van medewerkers verschuift van uitvoeren naar beoordelen, sturen en verbeteren.
• Autonomie vraagt om governance, observeerbaarheid en bijsturing. Zonder controle geen schaal.

Veel organisaties hebben de afgelopen jaren flink geïnvesteerd in automatisering. Facturen worden automatisch verwerkt. Orders worden door systemen gecontroleerd. Gegevens gaan heen en weer tussen applicaties en repetitieve handelingen worden uitgevoerd door softwarerobots.

Toch blijft er in veel processen één hardnekkig probleem over: de uitzonderingen. Een document heeft niet de verwachte structuur. Een klant stelt een vraag die in geen enkele standaardcategorie past. Een order wijkt af van de normale afspraken. Of een medewerker moet op basis van meerdere bronnen bepalen wat de volgende stap is. Op dat moment stopt de automatisering. Een medewerker neemt het over, zoekt de juiste informatie bij elkaar en bepaalt wat er moet gebeuren.

Dat is logisch. Traditionele automatisering werkt het beste wanneer een proces voorspelbaar is en de regels vooraf duidelijk vastliggen. Juist daar ligt de volgende kans.

Van vaste regels naar zelfstandig handelen

RPA, oftewel Robotic Process Automation, is gebouwd rondom regels. Je beschrijft precies wat er moet gebeuren: open systeem A, lees de gegevens, controleer een waarde, vul systeem B, stuur een bericht. Zolang het proces gelijk blijft, werkt dat uitstekend. Verandert de situatie, dan moet iemand de automatisering aanpassen.

Agentic Automation werkt anders. Een AI-agent krijgt geen dichtgetimmerd stappenplan voor elke denkbare situatie. In plaats daarvan krijgt de agent een doel, toegang tot de juiste informatie en duidelijke kaders waarbinnen hij mag handelen. Vervolgens kan de agent waarnemen, redeneren, plannen en handelen. Daarmee komt automatisering binnen bereik voor processen waarin niet elke stap vooraf te voorspellen is.

Wat is Agentic Automation?

Agentic Automation is het inzetten van AI-agents om zelfstandig bedrijfsprocessen uit te voeren, inclusief taken waarbij informatie moet worden geïnterpreteerd, keuzes moeten worden gemaakt en meerdere systemen of mensen betrokken zijn.

Het verschil met traditionele automatisering zit vooral in de manier waarop het proces wordt uitgevoerd, meer nog dan in de technologie zelf. Bij traditionele automatisering legt de organisatie vooraf iedere stap vast. Bij Agentic Automation legt de organisatie het doel en de kaders vast, waarna de agent binnen die grenzen bepaalt welke acties nodig zijn. Dat maakt een heel ander type automatisering mogelijk.

Belangrijk om helder te houden: dit gaat over het automatiseren en orkestreren van processen bovenop je bestaande systeemlandschap. Dat is iets anders dan het vanaf de grond bouwen van nieuwe bedrijfskritische software. Beide hebben hun plek. In dit stuk kijken we naar de automatiseringskant, en specifiek naar hoe UiPath die invult.

Hoe UiPath dit invult

UiPath begon als RPA-platform en heeft daar sinds 2025 een volwaardige agentic laag bovenop gebouwd. De kracht zit in de combinatie: deterministische robots die betrouwbaar en voorspelbaar taken uitvoeren, AI-agents die interpreteren en beslissen, en één beheerlaag die alles bij elkaar houdt. Een paar bouwstenen die daarbij horen:

• Agent Builder in UiPath Studio: hier bouw en test je agents, low-code of pro-code, in dezelfde omgeving waarin ook de robots worden gemaakt.
• IXP (Intelligent Xtraction & Processing): Extraction- en Validation Agents halen bruikbare data uit ongestructureerde documenten, precies waar klassieke automatisering vastloopt.
• Maestro: de orkestratielaag die agents, robots én mensen door een proces heen aanstuurt, met procesmodellen in de standaarden BPMN en DMN en kant-en-klare casemanagement-scenario’s voor bijvoorbeeld claims.
• Autopilot: assistentie in natuurlijke taal voor bouwers en eindgebruikers.
• AI Trust Layer: agent guardrails, PII-maskering en centrale audit, zodat je grip houdt op wat agents mogen en doen.

Dat laatste is geen bijzaak. Het is precies wat autonome automatisering beheersbaar maakt.

Welke processen worden hierdoor automatiseerbaar?

Niet ieder proces heeft een AI-agent nodig. Voor eenvoudige, voorspelbare taken blijft klassieke automatisering vaak de beste keuze, en is er geen reden om AI toe te voegen. De meerwaarde ontstaat bij processen die veel uitzonderingen bevatten, meerdere systemen combineren, ongestructureerde informatie gebruiken, menselijke beoordeling vragen of verschillende vervolgstappen kennen.

Neem een schadeclaim bij een verzekeraar. Een klassieke automatisering controleert of alle verplichte velden zijn ingevuld. Een agent gaat verder. Die interpreteert de documenten via IXP, combineert informatie uit meerdere systemen, toetst de claim aan de geldende regels, vraagt ontbrekende gegevens op en bepaalt of menselijke beoordeling nodig is. Maestro houdt het geheel bij elkaar en escaleert naar een medewerker wanneer een zaak buiten de kaders valt.

Of neem een productiebedrijf. Een agent signaleert dat een levering vertraagd is, controleert voorraad- en ordergegevens, bepaalt mogelijke alternatieven en informeert de juiste medewerker of stelt een vervolgstap voor. Het gaat dan niet meer om het automatiseren van één handeling, maar om een heel proces waarin de situatie onderweg kan veranderen.

Van losse taken naar end-to-end processen

Agentic Automation kijkt verder dan de individuele taak. De focus verschuift naar het volledige proces. Een medewerker hoeft niet langer vijf systemen te openen om een klantvraag af te handelen. Een agent haalt de informatie op, bepaalt welke acties nodig zijn en voert het proces grotendeels zelfstandig uit. Daarbij werkt een agent samen met andere agents, systemen en mensen. Zo wordt end-to-end automatisering mogelijk.

Voor organisaties betekent dit dat de winst niet langer alleen in efficiëntie per taak zit. De grotere winst zit in het opnieuw ontwerpen van processen als geheel.

Wat verandert er voor medewerkers?

Meer automatisering betekent niet dat mensen overbodig worden. Het verandert vooral waar mensen hun tijd aan besteden. Wanneer agents het voorbereidende en repetitieve werk doen, richten medewerkers zich op wat menselijke expertise vraagt: complexe beslissingen, klantrelaties, onderhandelingen, creatieve oplossingen en uitzonderlijke situaties. De rol verschuift van het uitvoeren van iedere processtap naar het beoordelen, sturen en verbeteren van processen.

Agentic Automation vraagt om meer dan AI

De mogelijkheden zijn groot, en autonome automatisering brengt nieuwe verantwoordelijkheden mee. Een medewerker die een fout maakt spreek je aan. Een agent die zelfstandig honderden acties uitzet, vraagt om een andere vorm van controle. Drie zaken zijn daarbij essentieel.

Governance. Bepaal vooraf wat een agent wel en niet mag doen. Welke beslissingen mag hij zelfstandig nemen, wanneer is goedkeuring nodig en wie blijft eindverantwoordelijk? In UiPath leg je dat vast met guardrails en beleid in de AI Trust Layer.

Observeerbaarheid. Je moet kunnen zien wat een agent doet: welke informatie is gebruikt, welke beslissing is genomen, welke acties zijn uitgevoerd. Maestro en de centrale audit maken dat inzichtelijk. Zonder dat inzicht is het lastig om fouten te onderzoeken of processen te verbeteren.

Bijsturing. Autonome processen zijn nooit in één keer af. Je test, meet en stuurt bij wanneer processen veranderen of een agent niet het gewenste resultaat levert. Autonomie betekent dus niet dat je de controle loslaat, maar dat je die anders organiseert.

Hoe Ciphix naar Agentic Automation kijkt

Bij Ciphix beginnen we niet met de vraag welke agent we kunnen inzetten. We beginnen bij het proces. Tijdens Sprint 0 onderzoeken we waar een proces vandaag vastloopt, welke systemen betrokken zijn en waar medewerkers nog veel handmatig werk verzetten. Juist bij de uitzonderingen zit vaak de grootste kans.

Vervolgens bepalen we welke aanpak past. Soms is klassieke automatisering voldoende. Soms zijn betere integraties nodig. En bij processen met veel variatie, context en beslismomenten kan een AI-agent de juiste oplossing zijn. Technologie is het middel. Het doel is een proces dat sneller, slimmer en schaalbaarder werkt.

Agentic Automation vervangt RPA niet

Agentic Automation betekent niet dat RPA verdwijnt. Integendeel. De kracht zit juist in het combineren van verschillende vormen. Een eenvoudig proces draait volledig op vaste regels. Een agent komt erbij zodra interpretatie of besluitvorming nodig is. Een medewerker neemt het over wanneer een situatie buiten de afgesproken kaders valt. Zo ontstaat een hybride proces waarin iedere technologie wordt ingezet waar die het sterkst in is.

De vraag is daarom niet “moeten we overstappen op Agentic Automation?”. De betere vraag is: welke delen van onze processen kunnen we vandaag nog niet automatiseren, en waarom? Daar ligt vaak de grootste kans.

De volgende stap in automatisering

Organisaties hebben jarenlang gekeken naar welke taken ze konden automatiseren. Met Agentic Automation verschuift die vraag van “welke handeling kunnen we automatiseren?” naar “welk bedrijfsproces kunnen we slimmer laten verlopen?”. Dat verschil lijkt klein en heeft grote gevolgen.

Processen die voorheen te onvoorspelbaar waren, komen binnen bereik. Medewerkers besteden minder tijd aan uitzonderingen en handmatige overdrachten. En automatisering wordt haalbaar op plekken waar dat eerder niet rendabel was. De uitdaging is niet om zoveel mogelijk autonome AI in te zetten, maar om te bepalen waar autonomie echt waarde toevoegt en hoe je die beheersbaar houdt. Daar begint succesvolle Agentic Automation.

Jeroen Blok is UiPath-specialist bij Ciphix. Interesse of eventuele vragen, neem vrijblijvend contact op via ciphix.io/contact