Robotic Process Automation: het handenwerk voor AI

Gepubliceerd op 2026-04-17 door William Visterin

In het licht van de huidige AI-hype lijkt Robotic Process Automation of RPA allesbehalve sexy. Maar efficiënt is het wel, zo getuige de recente case in het ziekenhuis van Geel. “Wij merken meer interesse voor automatisering door de recente AI-hype, ook ten voordele van RPA-projecten.”

“Zelfs onze eigen informatici waren in het begin sceptisch”, vertelt Thierry Palmans, directeur administratie en financiën over het RPA-project in zijn Ziekenhuis Geel, een regionaal ziekenhuis met een brede waaier van diensten. Het ziekenhuis telt bijna 300 erkende bedden en een aantal hoogtechnologische operatiezalen. Goed voor bijna 900 personeelsleden en 100 specialisten-geneesheren.

Zorg verlenen is de kerntaak van een ziekenhuis en bepaalde administratieve taken staan daar soms in de weg. Specifiek bij Ziekenhuis Geel ging het om een tijdsintensief proces in verband met het overtikken van gegevens van het afsprakensysteem naar het digitale patiëntendossier HiX. Beide applicaties konden niet met elkaar geïntegreerd worden en dit veroorzaakte repetitieve werklast om de afspraken dagelijks te laten doorstromen. “De bedoeling was dan ook om voor onze medewerkers meer tijd vrij te maken voor het belangrijke en zinvolle werk”, aldus Thierry Palmans.

RPA to the rescue

Om dit te automatiseren, werd RPA ingeschakeld. Het bedrijf Robonext ontwikkelde een RPA-robot, op basis van UiPath, die de nieuwe doktersafspraken ophaalt in het afsprakensysteem. Dit gebeurt via een application programming interface of API waarmee de robot vlot kan communiceren.

Daarna gaat de UiPath-robot hiermee aan de slag in het digitale patiëntendossier. De softwarerobot logt in via de userinterface van deze applicatie, zoekt de patiënt en geeft de gegevens in via de userinterface. Als de patiënt niet gevonden wordt, zal de robot die aanmaken. Afhankelijk van de situatie kan de robot een afspraak aanmaken, wijzigen of annuleren.
Het is ook van tel om de robottoepassing niet alleen stabiel te maken, maar ook toekomstgericht en dus uitbreidbaar. Zo kan Ziekenhuis Geel zelf een nieuwe arts toevoegen aan deze oplossing, door een configuratiebestand te veranderen, zodat er geen aanpassingen aan de robot nodig zijn. Er gebeurt ook een uitgebreide logging.

Meedrijven op AI-golf

Het is een project dat in de grote trend (of hype) rond AI qua aandacht een beetje ondergesneeuwd raakt. “Al kan RPA zeer gemakkelijk gecombineerd worden met AI. De meeste projecten die wij doen, combineren beide”, vertelt Joris Van Ostaeyen, managing partner en medeoprichter van Robonext. “Zo kun je RPA gebruiken voor het ‘handenwerk’, zoals data ingeven in applicaties of de verwerking in een ERP-systeem. Aan de andere kant kun je AI gebruiken voor het ‘denkwerk’. Bijvoorbeeld e-mails of documenten interpreteren of draft-antwoorden genereren.”

Zelf merkt Van Ostaeyen door de recente AI-hype meer interesse voor automatisering. En dat is in het voordeel van RPA-projecten. “Er zijn nu veel meer processen waarop je RPA kunt toepassen in combinatie met AI. Ook in gevallen waarin een proces met heel ongestructureerde data werkt, zijn er nu toch goede mogelijkheden om te automatiseren.”

Rol van IT’ers

Opvallend is dat bij het project in Geel de eigen IT-afdeling eerst toch wat overtuigd moest worden. “IT was wel betrokken van bij het begin, dit project was van bij het begin een gezamenlijk initiatief van de patiëntenadministratie en de IT-afdeling”, legt Van Ostaeyen uit. “De inbreng van IT is belangrijk, bijvoorbeeld om de architectuur te checken en valideren of voor de nodige infrastructuur en toegang.”
En de businessafdeling? “Effectieve proceskennis en analyse-input komt uiteraard meer van de businessafdeling, in het geval van het Ziekenhuis Geel dus de patiëntenadministratie”, vertelt hij. “Voor het ideale RPA-project geldt: lead by business, governed by IT. Beide afdelingen zijn dus betrokken maar het business departement is duidelijk in the lead.”

4 uur extra per dag

In Geel is er een duidelijke ROI. Deze automatiseringsoplossing verlicht namelijk de administratieve werklast. De drie betrokken secretariaten samen besparen dagelijks tot 4 uur tijd.
“Dit is een RPA-proces van gemiddelde complexiteit”, stelt Van Ostaeyen. “Specifiek was er veel aandacht nodig voor efficiëntie van verwerking, om de verwerkingstijd per transactie te beperken. Ook weten we dat het automatiseren van een patiëntendossier niet eenvoudig is, want er moet veel aandacht besteed worden aan de robuustheid en het exception management van de robot. De toepassingstijd zat in de grootorde van dertig dagen.”

Terugverdientijd?

Als hij de paybackperiode van de totale investering volledige softwarelicentie en invoering) in Geel berekent, dan komt hij op een terugverdientijd van zowat tien maanden, rekening houdend met typische personeelskosten. “Dat wil zeggen dat de investering binnen het jaar ‘terugverdiend’ is. Zelfs als we de robotlicentie volledig toekennen aan één case. Want die kan nog gesplitst worden als de robot meerdere cases kan uitvoeren.”

Al is dat terugverdienen niet letterlijk. “Het is niet zo dat er meteen effectief een halve FTE minder aan personeelskosten is in Ziekenhuis Geel. Maar dat is ook dikwijls niet de bedoeling bij een RPA-initiatief. RPA maakt vooral heel wat tijd vrij bij medewerkers, die ze kunnen besteden aan waardevolle taken.”
RPA-cases met een paybackperiode korter dan een jaar zijn, volgens hem, meestal wel bij elke kmo of grote organisatie te vinden. “Vanaf dat een proces 3 à 4 uur per week aan manueel werk vraagt, is een goede ROI mogelijk.” In Geel zijn ze intussen wel overtuigd, vertelt directeur Thierry Palmans: “Wij blijven op zoek naar andere toepassingen die we op dezelfde wijze kunnen automatiseren.”