هل هناك علاقة بين المعالم المطلوبة بين منحنى قيمة الذكاء الاصطناعي/المكتبة المكتوبة والأتمتة الذكية (RPA) بمرور الوقت؟
عشان المنظمات تحصل على اكبر قيمة من بياناتها، يجب عليها ان تنشئ قاعدة بيانات تسمح بتقديم تقارير عالية الجودة عن الأحداث الماضية. تأسيس مؤسسة داتا بريك ليكهاوس لا يتطلب اي قدرات من الذكاء الاصطناعي و الميكانيكي. بعدين، مع مرور الوقت، استخدمي تلك البيانات من الذكاء الاصطناعي/التعلم الاصطناعي لتقود القرارات الآلية لعمليات الأعمال الحيوية. لهذا السبب، هناك علاقة مباشرة بين "منحنى القيمة" لكل من البيانات والأتمتة الذكية. منحنى نضج القيمة للأتمتة الذكية يبدأ بالأتمتة الأساسية، المراقبة، أو غير المراقبة التي تحاكي العمليات البشرية الأساسية اليوم. بعدين، مع تنضج برنامجك لـ روبوتات العمليات الآلية (RPA) ، تحتاج أجهزة التشغيل الآلي الخاصة بك للتوسع لتشمل فهم مستند بسيط للذكاء الاصطناعي. استخراج البيانات من نفس النموذج مئات أو آلاف المرات هو مثال جيد. اخيراً، لأي منظمة ان تحصل على اعلى قيمة و عائد على استثماراتها في التشغيل الآلي الذكي، باستخدام الذكاء الاصطناعي المعقد و ML لإنتاج قرارات آلية للعمال الرقميين (التشغيل الآلي غير المراقب) يتيح تطوير التشغيل الآلي المعقد بشكل استثنائي و طويل المدى بنجاح، وضعه في الإنتاج، والحفاظ عليه بمرور الوقت.  باختصار، فكر في <unk>AI/ML<unk> كالتفكير و <unk>Intelligent Automation<unk> كفعل. القيمة لكل من البيانات و RPA لأي منظمة تنمو بشكل أسي مع مرور الوقت مع تطوير قدرتها على التطبيق على الذكاء الاصطناعي / ML المعقد بحيث توفر تلك النماذج قرارات آلية موثوقة لقوى العمل الرقمية التي تعمل على أتمتة معقدة.