کیا وقت کے ساتھ ڈیٹا AI/ML اور Intelligent Automation (RPA) ویلیو کریو کے درمیان مطلوبہ سنگ میل کے درمیان کوئی تعلق ہے؟
-
تنظیموں کے لیے اپنے ڈیٹا سے زیادہ سے زیادہ قدر حاصل کرنے کے لیے، انھیں ایک ڈیٹا فاؤنڈیشن قائم کرنا چاہیے جو ماضی کے واقعات کے بارے میں اعلیٰ معیار کی رپورٹنگ کی اجازت دے۔ Databrick's Lakehouse فاؤنڈیشن کے قیام کے لیے AI/ML صلاحیتوں کی ضرورت نہیں ہے۔ پھر، وقت گزرنے کے ساتھ، اہم کاروباری عملوں کے لیے خودکار فیصلوں کو چلانے کے لیے اس ڈیٹا AI/ML کا استعمال کریں۔ اس وجہ سے، ڈیٹا اور ذہین آٹومیشن دونوں کے لیے "ویلیو وکر" کے درمیان براہ راست تعلق ہے۔  ذہین آٹومیشن کے لیے قدر کی پختگی کا وکر بنیادی، حاضری، یا غیر حاضر آٹومیشن سے شروع ہوتا ہے جو آج بنیادی انسانی عمل کی نقل کرتا ہے۔ پھر، جیسا کہ آپ اپنے روبوٹک پروسیس آٹومیشن (RPA) پروگرام کو پختہ کرتے ہیں، آپ کے آٹومیشن (s) کو وسعت دینے کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ AI کو سمجھنا آسان دستاویز کو شامل کیا جا سکے۔ ایک ہی فارم سے سینکڑوں یا ہزاروں بار ڈیٹا نکالنا ایک اچھی مثال ہے۔ آخر میں، کسی بھی تنظیم کے لیے اپنی ذہین آٹومیشن سرمایہ کاری کے لیے سب سے زیادہ قدر اور ROI حاصل کرنے کے لیے، پیچیدہ AI/ML کا استعمال کرتے ہوئے ڈیجیٹل ورکرز کے لیے خودکار فیصلے (غیر توجہ شدہ آٹومیشن) تیار کرنا غیر معمولی پیچیدہ، طویل عرصے تک چلنے والی آٹومیشن کو کامیابی کے ساتھ تیار کرنے کے قابل بناتا ہے۔ ، اور وقت کے ساتھ برقرار رکھا۔   خلاصہ یہ کہ "AI/ML" کو سوچ کے طور پر اور "ذہین آٹومیشن" کے بارے میں سوچیں۔ کسی بھی تنظیم کے لیے ڈیٹا اور RPA دونوں کی قدر وقت کے ساتھ ساتھ تیزی سے بڑھتی ہے کیونکہ وہ پیچیدہ AI/ML پر لاگو کرنے کی اپنی صلاحیت کو اس طرح تیار کرتے ہیں کہ وہ ماڈل پیچیدہ آٹومیشن چلانے والے ڈیجیٹل افرادی قوت کو قابل اعتماد خودکار فیصلے فراہم کرتے ہیں۔