في شي ارتباط بين المعالم المطلوبة بين منحنى قيمة الذكاء الاصطناعي/ML والأتمتة الذكية (RPA) بمرور الوقت؟
عشان المنظمات تحقق أكتر قيمة من بياناتها، لازم إنشاء أساس بيانات يسمح بتقديم تقارير عالية الجودة عن الأحداث الماضية. تأسيس مؤسسة داتا بريكس ليكهاوس ما بيحتاج قدرات الذكاء الاصطناعي/المعرفة الاصطناعية. بعدين، مع مرور الوقت، استخدموا هالبيانات بالذكاء الاصطناعي/التعلم المكتبي لتقديم قرارات أتمتة لعمليات الأعمال المهمة. عشان كدا، في علاقة مباشرة بين <unk>منحنى القيمة<unk> لكل من البيانات والأتمتة الذكية. منحنى نضج القيمة للأتمتة الذكية بيبدأ بالأتمتة الأساسية، المراقبة، أو غير المراقبة اللي بتحاكي العمليات البشرية الأساسية اليوم. بعدين، وبتنضج برنامج أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) ، لازم تتوسع الأتمتة بتشمل الذكاء الاصطناعي اللي بيفهم الوثائق البسيطة. استخراج البيانات من نفس النموذج مئات أو آلاف المرات مثال جيد. أخيرًا، عشان أي مؤسسة 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 المدة بنجاح، ووضعها في الإنتاج، والحفاظ عليها بمرور الوقت.  باختصار، فكر في <unk>AI/ML<unk> كتفكر و <unk>Intelligent Automation<unk> كتعمل. قيمة كل من البيانات و RPA لأي منظمة بتكبر بشكل أسي مع مرور الوقت وبتطور قدرتها على التطبيق على الذكاء الاصطناعي/المعلم المكتبي المعقد بحيث بتوفر هالموديلات قرارات آلية موثوقة لقوة العمل الرقمية اللي بتعمل أتمتة معقدة.