هل هناك علاقة بين المعالم المطلوبة بين منحنى قيمة الذكاء الاصطناعي / ML والأتمتة الذكية (RPA) مع مرور الوقت؟
لكي تحقق المنظمات أكبر قيمة من بياناتها، يجب عليها إنشاء قاعدة بيانات تسمح بتقديم تقارير عالية الجودة عن الأحداث الماضية. تأسيس مؤسسة (داتا بريكس ليكهاوس) لا يتطلب قدرات الذكاء الاصطناعي/المعلمات. ثم، مع مرور الوقت، استخدم هذه البيانات من الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لدفع القرارات الآلية لعمليات الأعمال الحيوية. لهذا السبب، هناك علاقة مباشرة بين "منحنى القيمة" لكل من البيانات والأتمتة الذكية. يبدأ منحنى نضج القيمة للأتمتة الذكية بالأتمتة الأساسية، المراقبة أو غير المراقبة التي تحاكي العمليات البشرية الأساسية اليوم. بعد ذلك، مع نضج برنامج أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) الخاص بك، تحتاج إلى توسيع التشغيل الآلي الخاص بك لتشمل فهم الوثائق البسيط للذكاء الاصطناعي. استخراج البيانات من نفس النموذج مئات أو آلاف المرات هو مثال جيد. وأخيراً، بالنسبة لأي مؤسسة للحصول على أعلى قيمة وعائد على الاستثمارات في الأتمتة الذكية، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي / ML المعقد لإنتاج قرارات آلية للعاملين الرقميين (الأتمتة غير المراقبة) يتيح تطوير الأتمتة المعقدة بشكل استثنائي وطويلة الأمد بنجاح، ووضعها في الإنتاج، والحفاظ عليها بمرور الوقت.  باختصار، فكر في <unk>AI/ML<unk> كالتفكير و <unk>Intelligent Automation<unk> كفعل. تزداد قيمة كل من البيانات و RPA لأي منظمة بشكل كبير بمرور الوقت مع تطوير قدرتها على تطبيقها على الذكاء الاصطناعي / ML المعقدة بحيث توفر هذه النماذج قرارات آلية موثوق بها لقوى العمل الرقمية التي تعمل على التشغيل الآلي المعقد.