Skjemaet er sendt inn.
Du finner mer informasjon i innboksen din.
Om oss
TeknologierBransjerPortefølje
Lei ossIf I asked you today to describe robotic process automation (RPA) in five words, what would you say? Automation, efficiency, bots, repetition, optimization — these might be the first ones that come to mind. But what if I threw in low-code, GANs, and process mining? You’d probably think, Hva har de med RPA å gjøre?
Vel, mye, faktisk.
Like any technology, RPA isn’t stagnant. It’s always evolving, with new trends emerging every year. That’s exactly why we’re here — to explore the key robotic process automation trendsfor 2026 og hva de betyr for virksomheter over hele verden.
But before we dive into theseRPA-trender, let’s assess the state of play. The global robotic process automation market size is projected to grow from $22.58 billion in 2025 to $72.64 billion by 2032, growing at a remarkable CAGR of 18.2%. According to Deloitte, 69% av Global Business Services (GBS)-organisasjoner consider RPA a key transformation technology, making it the most sought-after digital enabler. So, we can deduce that as demand grows, RPA will continue advancing and integrating new tech to push automation to the next level.
So, what’s the future of RPA in 2026? Let’s dive into the key trends.
In 2026, businesses continue to fine-tune RPA to meet their exact needs. Industry-specific RPA solutions are no longer optional — they’re essential. Generic tools that fail to address real challenges are a thing of the past. Instead, skreddersydd automatisering gir smartere, raskere og mer kostnadseffektiv drift ved å ta direkte tak i bransjespesifikke smertepunkter.
The cloud-based RPA revolution is making automation easier, faster, and more scalable in 2026. Businesses no longer need expensive hardware or complex setups. They can utplassere umiddelbart, skalere roboter etter behov og stole på de beste skyleverandørene for sikkerhet. Og det beste av alt er at implementeringen er rask, slik at bedrifter kan se reelle resultater i løpet av dager, ikke måneder.
In 2026, collaborative RPA will define automation strategies. Businesses won’t need human intervention for repetitive tasks, only for critical thinking and decision-making. This seamless collaboration between bots and people øker effektiviteten og lar de ansatte fokusere på strategisk, verdidrevet arbeid uten å miste oversikten eller kontrollen.
Hyperautomation is one of the key trends in RPA. It’s transforming how businesses automate workflows from start to finish. In 2026, it goes beyond bots running scripts — RPA, AI, maskinlæring og analyse jobber sammen for å håndtere alle oppgaver du gir dem. Resultatet er smartere automatisering, lavere kostnader, færre feil og en mer fleksibel virksomhet.
In 2026, businesses will put processes and workflows under the microscope in the name of efficiency. Process mining helps companies identify inefficiencies and optimize automation efforts. Instead of applying RPA blindly, virksomheter utnytter sanntidsdata for å finne flaskehalser, eliminere overflødige oppgaver og automatisere med presisjon for å oppnå maksimal effektivitet og effekt.
Analysts estimate that the global process mining software market will grow from $3.66 billion in 2025 to $42.69 billion by 2032, with a CAGR of around 42.0%. This growth shows how quickly process mining is becoming a standard part of automation and hyperautomation programs rather than a nice-to-have add-on.
Automation no longer belongs only to professional developers. In 2026, RPA med lav kode gir automatiseringsverktøyet til vanlige utviklere. With simple drag-and-drop interfaces, employees can set up and launch automated workflows without waiting in the IT queue. This approach speeds up delivery, cuts routine work, and keeps operations more responsive when processes change.
Recent research shows how fast this model is scaling. According to the EY survey, 68% of organizations already allow citizen developers to create or deploy their own AI agents, but only 6 in 10 provide formal guidance on how to do this safely.
For RPA, the trend is clear. By 2026, no-code and low-code RPA platforms will give non-technical staff much more control over how bots are designed and run. At the same time, these platforms will sit inside stronger governance frameworks, so all this freedom still follows security rules, compliance requirements, and proper bot lifecycle management.
Virksomheter styrker i dag RPA-systemene sine med sterkere cybersikkerhet.Krypterte data, streng tilgangskontroll og AI-drevet trusseldeteksjon er nå normen.Med sikkerhetsmodeller med nulltillit er det bare autoriserte brukere og roboter som kan samhandle med kritiske arbeidsflyter, noe som sikrer tryggere og mer motstandsdyktig automatisering.
The robot-as-a-service market is projected to grow from about $1.892 billion in 2025 to $3.879 billion by 2030, with a CAGR of 15.44%. This growth shows how quickly RaaS is becoming the standard way for adopting automation.
RaaS gives companies:
Instead of buying and owning all the infrastructure, businesses subscribe to cloud-based bots and scale them up or down as needed. They move away from rigid automation setups and choose services that grow and change with their operations.
Now that we’ve talked about where RPA is headed in 2026, let’s get into one more crucial aspect — how it’s actually making industries run better. It’s not just about automation for the sake of it. It’s about cutting costs, speeding things up, and taking the grunt work off people’s plates. Let’s dig in.
Ved å integrere RPA med studentinformasjonssystemer (SIS), læringsplattformer (LMS) og økonomiske plattformer kan skoler og universiteter automatisere komplekse arbeidsflyter med presisjon. Med skybasert RPA, API-integrasjoner og AI-drevet analyse kan deautomatisk behandle studentsøknader, verifisere dokumenter og avstemme studieavgiftsbetalinger i økonomisystemer.
RPA girhelsetjenesterarbeiderne mer tid til det som virkelig betyr noe – å ta vare på pasientene.Ta for eksempel overføring av pasientjournaler. I stedet for at en resepsjonist manuelt legger inn tidligere pasientjournaler fra PDF-filer eller papirdokumenter i et EPJ-system, kan en RPA-robot gjøre det på få minutter. Og det er ikke bare sykehusene som har begynt å ta i bruk RPA, men også apotekene. RPA-roboter hjelper til med å holde oversikt over medisinbeholdningen, oppdatere lagernivåer og sende varsler når det begynner å bli lite igjen.
Banking and finance deal with endless transactions, reports, and compliance checks. RPA bots in banking handle it all faster, smarter, and error-free. They automatiser dataregistrering, transaksjoner og rapportering med tilnærmet null feil. Med kunstig intelligens leser roboter meldinger, tolker forespørsler og genererer svar, slik at supportteamene kan jobbe raskere. De henter også ut økonomiske data fra skannede dokumenter og gjør rotete papirarbeid om til strukturert informasjon.
Logistikk og transport har stramme tidsskjemaer, og RPA hjelper bedrifter med å holde tritt. Bots håndterer ordrebehandling, sporing av forsendelser, fakturering og samsvarskontroller. På lageret,RPA automatiserer lagerstyring, lageroppdateringer og returbehandling.AI-drevne roboter optimaliserer også leveringsrutene og oppdaterer sporingssystemer i sanntid. Resultatet? Færre forsinkelser, lavere kostnader og mer effektivforsyningskjeder.
Detaljhandlere og e-handelsplattformer benytter seg av RPA for å automatisere tidssensitive operasjoner med store volumer. Automatisering gjør prosessene raskere og smartere – fra lagersporing i sanntid og automatisert ordreoppfyllelse til AI-drevet etterspørselsprognostisering.RPA synkroniserer lagernivåer på tvers av lagre, oppdaterer produktlister og administrerer priser dynamisk. Bots håndterer også svindeloppdagelse, betalingsverifisering og automatisering av kundestøtte.
Produsenterbruker RPA for å effektivisere driften, redusere nedetid og øke effektiviteten. Integrert med ERP-, MES- og lagersystemer håndterer automatiseringen repetitive oppgaver, slik at teamene kan fokusere på kvalitet og strategi. Bots sporer lagerbeholdningen, koordinerer leverandører og optimaliserer tidsplaner i sanntid. Med dataautomatisering og prediktiv analyse kan produsenterkutte kostnader, øke produktiviteten og opprettholde topp kvalitet – uten økt arbeidsmengde.
AI og ML er i ferd med å forandre mange teknologier, og RPA er intet unntak. Når du tar med AI og ML i miksen, blir RPA-roboter smartere, tilpasser seg raskere og forutser hva som kommer til å skje, noe som betyr færre sammenbrudd og mye mer effektivitet.
Ta finans – RPA samler inn betalingsdata, mens ML forutser hvem som kan komme til å betale for sent, noe som hjelper bedrifter med å ligge i forkant av kontantstrømproblemer. I kundeservice fanger AI-drevne roboter opp kundenes følelser, flagger hastesaker og foreslår svar som faktisk gir mening. I forsyningskjeder kan ML-drevne roboter oppdage etterspørselstrender før de oppstår, slik at bedrifter kan unngå å gå tom for varer eller overbestille.
Med AI og ML går RPA fra regelbasert automatisering til selvlærende systemer, noe som fører til smartere beslutninger og større effektivitet på tvers av bransjer.
“I dag gjør RPA langt mer enn bare å automatisere repetitive oppgaver. Med AI, ML og avansert analyse lærer og tilpasser automatiseringen seg underveis. Det betyr færre manuelle problemer, smidigere arbeidsflyter og bedre samarbeid mellom mennesker og digitale medarbeidere. Jeg er sikker på at selskaper som omfavner dette skiftet, vil lede an i en verden der automatisering og data styrer.“
Teknologidirektør
RPA never sits still. Businesses constantly want smarter, faster, more powerful automation, which means the tech behind it is always evolving. Right now, there are a few exciting Markedstrender for RPA starting to emerge — still fresh enough that many companies are cautiously testing them out, but promising enough to make waves soon. Let’s dive in and explore what is next after RPA.
GANs, commonly used in AI-driven automation, are the future of process automation. They improve RPA bots by improving data synthesis, anomaly detection, and process optimization. By training on adversarial networks, RPA-systemer kan generere realistiske testdata, simulere forretningsscenarioer for bedre automatiseringstrening og oppdage uredelige eller unormale mønstre i sanntid.Dette gjør at RPA kan håndtere mer komplekse, uforutsigbare arbeidsflyter med større nøyaktighet og tilpasningsevne.
Kvante- og edge computing flytter grensene for hvordan RPA-roboter behandler, lagrer og utfører automatiserte arbeidsflyter. Kvanteberegninger kan gi et dramatisk løft når det gjelder kryptering, kompleks beslutningstaking og massiv parallell databehandling —RPA-roboter kan håndtere høyhastighets økonomisk modellering, svindeloppdagelse i sanntid og optimalisering av forsyningskjeden med flere variabler. Edge computing, derimot, gjør det mulig for RPA-roboter å behandle data nærmere kilden og reduserer ventetiden i IoT-drevet automatisering, smarte fabrikker og logistikkstyring i sanntid.
NLP-utviklingen gjør RPA-roboter mer effektive når det gjelder å forstå, behandle og generere menneskelignende svar. Dette er avgjørende for intelligent dokumentbehandling (IDP), AI-drevne chatboter og automatiserte arbeidsflyter for kundestøtte. Avansert NLPgjør det mulig for roboter å trekke ut nøkkeldata fra ustrukturert tekst, oppsummere juridiske og økonomiske dokumenter og oversette samtaler i sanntid med nesten menneskelig nøyaktighet. Resultatet er høyere automatiseringsnøyaktighet og bedre samarbeid mellom mennesker og roboter i komplekse arbeidsflyter.
Prediktiv analyse utvikler seg utover statisk regelbasert automatisering, slik at RPA-roboter kan ta datadrevne beslutninger proaktivt. AI-drevne prediktive modellerhjelpe roboter med å forutse etterspørselssvingninger, forutse systemfeil, oppdage økonomiske risikoer og optimalisere planleggingen av arbeidsstyrken. Ved å utnytte forsterkende læring og AI-drevne prognoser kan RPA-løsninger justere prosesser i sanntid og forbedre driftseffektiviteten og risikostyringen på tvers av bransjer.
Tradisjonell RPA er ypperlig til å automatisere repeterende oppgaver, men etter hvert som arbeidsflyten blir mer kompleks, blir begrensningene tydeligere. Det er her agentisk AI kommer inn i bildet. Det gjør det mulig for RPA-roboter å tenke, lære og tilpasse seg i sanntid. I stedet for bare å følge fastsatte reglervil disse robotene ta avgjørelser på sparket, forbedre seg ut fra tidligere handlinger og håndtere uforutsigbare situasjoner uten konstant menneskelig input.Dette vil gjøre RPA langt mer fleksibelt og kraftfullt, spesielt i bransjer som finans, logistikk og helsevesen, der automatiseringen må være smart, ikke bare rask.
PwC’s latest research shows how quickly this shift is happening. 79% of companies already use AI agents, 88% plan to increase AI budgets because of agents, and 66% of adopters see measurable productivity gains. These numbers highlight how agentic systems are moving from early pilots into everyday business operations, which makes autonomous RPA a practical next step rather than a future concept.
The future of robotic process automation looks brighter than ever, and these emerging trends are absolutely worth your attention. Businesses that keep pace will unlock powerful competitive advantages through automation. If you’re thinking about automating smarter or testing some of these new robotics automation trends 2026, teaming up with RPA-ekspertersom Innowise – som virkelig forstår både teknologien og forretningsmålene dine – vil hjelpe deg med å automatisere på en trygg, sikker og effektiv måte.
Businesses adopt RPA mainly to cut down tedious manual tasks, save costs, and let employees focus on the important stuff. It's all about working smarter, faster, and easier. Plus, the best RPA solutions 2026 reduce errors, boost productivity, and scale easily as a business grows, which makes it a no-brainer for companies looking to stay competitive.
If you look at any recent RPA market analysis, the biggest challenges for RPA include handling complex workflows beyond basic tasks and integrating smoothly with existing legacy systems. There's also the issue of managing security risks. Plus, keeping bots reliable as processes evolve requires ongoing maintenance and updates. Without proper planning, RPA can become more of a headache than a solution.
RPA flytter de ansattes roller bort fra repetitive oppgaver og over til strategiske, verdifulle aktiviteter. I stedet for å erstatte mennesker, gir RPA dem mulighet til å fokusere på oppgaver som krever menneskelig kreativitet og innsikt. Når automatiseringen tar seg av det grove arbeidet, kan teamene bli mer produktive, kreative og effektive, noe som fører til høyere jobbtilfredshet og bedre forretningsresultater.
Cloud-basert RPA driver markedsveksten ved å gjøre automatisering rimelig, fleksibel og rask å ta i bruk. Bedrifter kan begynne i det små, legge til flere roboter etter behov og unngå de høye initialkostnadene ved tradisjonell automatisering. Denne fleksibiliteten bidrar til økt bruk på tvers av bransjer, noe som hjelper bedrifter av alle størrelser med å optimalisere driften uten å måtte forholde seg til kompleks infrastruktur.
Leveransedirektør og leder for kompetansesenter
Siarhei leder FinTech-avdelingen vår med dyp bransjekunnskap og et klart syn på hvor digital finans er på vei. Han hjelper kundene med å navigere i komplekse regelverk og tekniske valg, og utformer løsninger som ikke bare er sikre – men som også er bygget for vekst.
Lei oss
