في أي علاقة بين المعالم المطلوبة بين منحنى قيمة الذكاء الاصطناعي/المكتبة الورقية للبيانات والأتمتة الذكية (RPA) بمرور الوقت؟
عشان المنظمات تحقق اكبر قيمة من بياناتها، لازم يبنوا قاعدة بيانات تسمح بتقديم تقارير عالية الجودة عن الأحداث الماضية. تأسيس مؤسسة داتا بريكس ليكهاوس ما بيحتاج لمهارات الذكاء الاصطناعي/المعلمات اللغوية. بعدين، مع مرور الوقت، استخدمو البيانات دي من الذكاء الاصطناعي و التعلم الاصطناعي لدفع القرارات الآلية للعمليات التجارية الحاسمة. ولهذا السبب، هناك علاقة مباشرة بين "منحنى القيمة" لكل من البيانات والأتمتة الذكية. منحنى نضج القيمة للأتمتة الذكية بيبدأ بالأتمتة الأساسية، المراقبة، أو غير المراقبة التي تحاكي العمليات البشرية الأساسية اليوم. بعدين، مع نضج برنامجك آلي للعمليات الروبوتية (RPA) ، لازم تتوسع الأتمتة الخاصة بك لتشمل ذكاء اصطناعي بسيط لفهم الوثيقة. استخراج البيانات من نفس النموذج مئات أو آلاف المرات هو مثال جيد. أخيرًا، عشان أي منظمة تحصل على أعلى قيمة وعائد على الاستثمارات في الأتمتة الذكية، باستخدام الذكاء الاصطناعي/ML المعقدة لإنتاج قرارات آلية للعمال الرقميين (الأتمتة غير المراقبة) بيسمح بتطوير الأتمتة المعقدة بشكل استثنائي، والطويلة الأمد بنجاح، ووضعها في الإنتاج، والحفاظ عليها بمرور الوقت.  خلاصة، فكر في <unk>AI/ML<unk> على أنه التفكير و <unk>Intelligent Automation<unk> على أنه العمل. القيمة لكل من البيانات و RPA لأي منظمة بتتزايد بشكل أسي مع مرور الوقت مع تطوير قدرتها على التطبيق على الذكاء الاصطناعي المعقد/ML بحيث توفر تلك النماذج قرارات آلية موثوقة للقوى العاملة الرقمية التي تعمل على الأتمتة المعقدة.