RPA i 2025: Når bør du bruke RPA – og hvordan lykkes i praksis

Hva er RPA – kort forklart

RPA (robotisert prosessautomatisering) er programvare som etterligner menneskelige klikk og tastetrykk i brukergrensesnittet. Der et API mangler, eller systemene er gamle og lukkede, kan en «bot» logge inn, kopiere inn data og utføre oppgaver etter faste regler.

Tenk «Hvis X finnes i felt A, så gjør Y i system B» – men uten at du bygger ny integrasjon.
Målet er færre manuelle berøringer, kortere gjennomløpstid og jevnere kvalitet.

Kilde: Wikipedia – Robotic process automation (https://en.wikipedia.org/wiki/Robotic_process_automation)

RPA vs. API/workflows vs. AI

API/integrasjoner: Raskest, mest robust og skalerbart der det finnes. Brukes for sanntidsflyt og datautveksling.
Workflows (innebygget i ERP/CRM/HR): Perfekt når hele prosessen kan holdes i ett system (godkjenning, varsler, oppgaver).
RPA: Best når du må «klikke» i systemer uten API – for eksempel eldre fagsystemer.
AI/maskinlæring/generativ KI: Legges på der du må lese ustrukturert innhold (PDF/e‑post), foreslå neste steg eller automatisk oppsummere. Ofte i kombinasjon med RPA.

Kilder: Wikipedia – API (https://en.wikipedia.org/wiki/API); Wikipedia – Webhook (https://en.wikipedia.org/wiki/Webhook)

Når passer RPA – og når bør du velge noe annet?

Gode kandidater for RPA

Høyvolum, regelstyrte oppgaver (samme skjermbilder, samme regler).
Systemer uten stabile APIer der endringer er sjeldne.
Midlertidige brobyggere i overgangsprosjekter (før systembytte eller integrasjon).

Når du bør bruke API/webhooks/iPaaS

Når systemene tilbyr API: integrasjoner gir bedre hastighet, feilhåndtering og sporbarhet.
Når du trenger hendelsesdrevet flyt (webhooks) og orkestrering på tvers.
Når du vil unngå skjørhet ved UI-endringer og redusere driftskost.

Les mer om dette i vår hovedartikkel om automatisering (API, webhooks, iPaaS og workflows): les mer om dette i vår hovedartikkel.

Når innebygde workflows er nok

Godkjenninger, varsler, oppgaver og datavalidering som kan holdes i ett system.
Du har tydelige felt og regler – og kan måle effekten uten å bygge kode.

Arkitektur: hvordan RPA virker i praksis

Komponenter: bot, orkestrering, køer og logger

Bot-agent: program som kjører handlingene (på virtuell maskin/arbeidsstasjon eller i skyen).
Orkestrering: styrer køer, oppgaver, planlegging og tilgang.
Logger: sporbarhet på «hvem gjorde hva, når og hvorfor».

Kilde: Wikipedia – Robotic process automation (oversikt) (https://en.wikipedia.org/wiki/Robotic_process_automation)

Unntakshåndtering og «menneske-i-løkken»

Definer unntak tidlig: manglende felt, nedetid, uventet skjerm.
Send avvik til kø med all kontekst; la fagperson godkjenne.
Lær av avvik: forbedre regler, maler og datakvalitet.

Skalerbarhet og drift

Skaler med flere bot-agenter og køprioritet.
Versjoner «oppskriften» (prosedyren) og test før produksjon.
Overvåk ytelse (gjennomløpstid, feilrate) og kost (bot-timer/lisenser).

Sikkerhet, personvern og etterlevelse (GDPR)

Behandlingsgrunnlag og dataminimering

Avklar behandlingsgrunnlag for personopplysninger (samtykke, avtale eller berettiget interesse).
Minimer data i skjermsteg; vurder anonymisering/pseudonymisering der mulig.

Kilde: Datatilsynet – Virksomhetenes plikter (https://www.datatilsynet.no/rettigheter-og-plikter/virksomhetenes-plikter/)

Tilgangsstyring, logging og revisjon

Bruk service-kontoer, SSO/RBAC og «minste privilegium».
Maskér persondata i logger. Hold auditspor for endringer og kjøringer.

DPIA: når og hvordan

Gjennomfør DPIA ved nye eller vesentlig endrede prosesser med personopplysninger.
Dokumenter formål, dataflyt, risiko og tiltak før produksjonssetting.

Kilder: Datatilsynet – Virksomhetenes plikter; Regjeringen – Nasjonal strategi for KI (https://www.regjeringen.no/no/dokumenter/nasjonal-strategi-for-kunstig-intelligens/id2685594/)

KPIer og ROI for RPA

Operative KPIer (tid, kvalitet, automasjonsgrad)

Syklustid (fra start til slutt)
Manuelle berøringer per sak
Automatiseringsgrad (andel saker uten manuell hjelp)
Feil/avvik og SLA-etterlevelse

Kilde: Wikipedia – Automatisering (rammeverk) (https://no.wikipedia.org/wiki/Automatisering)

Kost og payback-modell (enkel)

Årlig spart tid: (tid spart per sak × antall saker) × 48–52 uker
Årlig spart kroner: årlig spart tid × timesats
Netto gevinst: årlig spart kroner – årlige kostnader (lisenser/drift)
ROI: netto gevinst / investering (engangskost)
Payback: investering / månedlig netto gevinst

Bruk konservative antakelser og vis lav–base–høy scenario.

Instrumentering og dashboard

Logg tidsstempler, berøringer, avvik og bot-oppetid.
Ett dashboard for kvalitet, effekt og kost. Alarmer ved kvalitetsfall/økt feilrate.

Kilde: NIST AI Risk Management Framework (styringsprinsipper) (https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework)

Verktøyvalg og kompetanse

Hyllevare vs. plattform vs. bygge selv

Hyllevare RPA: rask start på standardbehov; pass på lisenskost og leverandørlås.
Plattform + konfigurasjon: best balanse (orkestrering, kø, logger, roller).
Bygge selv (sjelden): når kravene er svært spesielle – høyere drift/risiko.

Vurderingskriterier:

Sikkerhet/personvern (SSO/RBAC, logging, EU/EØS-lagring)
Integrasjoner (koblinger, skjermstøtte, pålitelighet)
Brukeropplevelse (maler, feilhåndtering, testmiljø)
Kost (lisenser, bot-timer, drift)

Roller og ansvar i teamet

Prosesseier: mål/KPI, prioritering og gevinstrealisering
RPA-utvikler/konfigurator: bygger og vedlikeholder flyter
Drift/Platform: orkestrering, overvåking, tilgang og miljøskille
Personvern/sikkerhet: DPIA, logging og revisjon

90-dagers plan: fra idé til pilot

0–30 dager: mål, prosesskart og akseptkriterier

Velg 1–2 prosesser med høy repetisjon og klare regler
Kartlegg «as‑is» (start → steg → beslutninger → slutt) og definer «to‑be»
Skriv regler som IF/THEN og identifiser unntak
Sett KPIer og akseptkriterier (f.eks. −30% syklustid, +20 p.p. automasjonsgrad)

les mer om dette i vår hovedartikkel

31–60 dager: bygg, test og kvalitet

Konfigurer bot, kø og unntaksløyper («menneske‑i‑løkken»)
Test med realistiske data (uten ekte PII i utvikling).
Kvalitetstester: ende‑til‑ende, feilsimulering, ytelse i toppperioder
Etabler logging, alarmer og kost‑caps

61–90 dager: pilot, måling og beslutning

Rull ut til én avdeling. Mål KPIer ukentlig (tid, kvalitet, automasjonsgrad)
Beregn ROI/payback. Dokumenter avvik og tiltak
Beslutning: stoppe, forbedre eller skalere. Standardiser navngivning og maler

Kilder: Datatilsynet – Virksomhetenes plikter; NIST AI RMF

Vanlige feil – og hvordan unngå dem

Overbruk av RPA der API/workflows finnes: bruk RPA som siste utvei
Automatisere rotete prosesser: standardiser og digitaliser først
Null unntaksrutiner: definer avvik, eskalering og «menneske‑i‑løkken» tidlig
Svak måling: uten baseline blir gevinst gjetning. Sett nullpunkt før pilot
Skjulte kostnader: styr bot‑timer, sett caps og overvåk

Kilde: Wikipedia – Automatisering (https://no.wikipedia.org/wiki/Automatisering)

Eksempler på raske gevinster med RPA

Fakturainnhenting og kontering

Bot henter PDF/EHF fra e‑post/portal, validerer nøkkelfelt og legger inn i ERP når API mangler.
Effekt: kortere behandlingstid, færre feil, bedre sporbarhet.

Dokumentinnlesing og arkivering

Bot lagrer vedlegg på riktig sted, oppretter sak og legger på metadata.
Effekt: standardisert struktur og raskere gjenfinning.

Kundeservice‑triage der API mangler

Bot klassifiserer e‑poster etter emne og ruter til riktig kø i saksystemet.
Effekt: jevnere belastning og raskere svar.

For en helhetlig innføring i typer automatisering (workflows, integrasjoner, AI) og prioritering: les mer om dette i vår hovedartikkel.

Neste steg (CTA)

Klar for å validere RPA på en konkret prosess – uten å blåse budsjettet?

Book en prat – vi prioriterer riktig kandidat og lager en 90‑dagers plan.
Få gratis AI‑vurdering – få en rask sjekk av datagrunnlag, regler, GDPR og hvor AI kan styrke flyten.

FAQ: Ofte stilte spørsmål om RPA

Er RPA «teknisk gjeld» i forkledning?

RPA er riktig når API mangler eller som bro i overgang. Unngå låsing ved å dokumentere prosess, måle effekt og planlegge integrasjon på sikt.

Kan vi kombinere RPA med kunstig intelligens?

Ja. Bruk KI for å lese ustrukturert innhold (PDF/e‑post) og RPA for systemsteg der API mangler. Krev kildevisning og «menneske‑i‑løkken» i risikosteg.

Hvor sårbar er RPA for UI‑endringer?

RPA er mer sårbar enn API. Reduser risiko med stabile selektorer, versjonert endringsløp og røde flagg når skjermbilder endres.

Hvilke KPIer bør vi måle først?

Syklustid, manuelle berøringer, automatiseringsgrad, feil/avvik og SLA. Legg til kost per sak når baseline er på plass.

Trenger vi DPIA for en RPA‑prosess?

Hvis personopplysninger behandles i en ny eller vesentlig endret prosess: ja, vurder DPIA.

Kilder: Datatilsynet – Virksomhetenes plikter; Wikipedia – Robotic process automation