¿Existe una correlación entre los hitos necesarios entre la curva de valor de la IA/ML de Datos y la Automatización Inteligente (RPA) a lo largo del tiempo?
Para que las organizaciones obtengan el máximo valor de sus datos, deben establecer una base de datos que permita elaborar informes de alta calidad sobre eventos pasados. Establecer una base Lakehouse de Databrick no requiere capacidades de IA/ML. Después, con el tiempo, utiliza esa IA/ML de datos para impulsar decisiones automatizadas para procesos empresariales cruciales.  Por esta razón, existe una correlación directa entre la "curva de valor" tanto para los datos como para la automatización inteligente.
La curva de madurez del valor para la automatización inteligente comienza con la automatización básica, asistida o desatendida, que imita los procesos humanos básicos actuales. Luego, a medida que madura tu programa de Automatización Robótica de Procesos (RPA), tu(s) automatización(es) debe(n) ampliarse para incluir la IA de comprensión de documentos sencillos.  Extraer datos del mismo formulario cientos o miles de veces es un buen ejemplo. Por último, para que cualquier organización obtenga el máximo valor y ROI de sus inversiones en automatización inteligente, el uso de IA/ML compleja para producir decisiones automatizadas para los trabajadores digitales (automatización desatendida) permite desarrollar con éxito automatizaciones excepcionalmente complejas y de larga duración, ponerlas en producción y mantenerlas a lo largo del tiempo.

En resumen, piensa en la "IA/ML" como el pensamiento y en la "Automatización Inteligente" como el hacer. El valor tanto de los Datos como de la RPA para cualquier organización crece exponencialmente con el tiempo, a medida que desarrollan su capacidad de aplicación a la IA/ML compleja, de forma que esos modelos proporcionen decisiones automatizadas fiables a la mano de obra digital que ejecuta la automatización compleja.