واش هناك علاقة بين المعالم المطلوبة بين منحنى قيمة الذكاء الاصطناعي/المكتبة الاصطناعية للبيانات والأتمتة الذكية (RPA) مع مرور الوقت؟
حتى تتمكن المنظمات من تحقيق أقصى قيمة من بياناتها، يجب عليها أن تنشئ قاعدة بيانات تسمح بتقديم تقارير عالية الجودة عن الأحداث الماضية. تأسيس مؤسسة داتا بريك ليك هاوس ما يتطلبش قدرات الذكاء الاصطناعي/المعلمات اللغوية. و من بعد، مع مرور الوقت، استخدموا هذه البيانات من خلال الذكاء الاصطناعي والتقنية المكتبة لتقديم القرارات الآلية للعمليات التجارية 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. وبعدين، كلما نضجت برنامج الأتمتة الآلية للعمليات الروبوتية (RPA) ، تحتاج الأتمتة الخاصة بك للتوسع لتشمل الذكاء الاصطناعي الفهم بسيط للوثيقة. استخراج البيانات من نفس النموذج مئات أو آلاف من المرات هو مثال جيد. وأخيرا، بالنسبة لأي منظمة للحصول على أعلى قيمة وعائد على الاستثمارات في الأتمتة الذكية، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي/ML المعقدة لإنتاج قرارات آلية للعمال الرقميين (الأتمتة غير المراقبة) يتيح تطوير الأتمتة المعقدة بشكل استثنائي، والتي تدوم لفترة طويلة بنجاح، والبدء في الإنتاج، والحفاظ عليها بمرور الوقت.  في الختام، فكر في <unk>AI/ML<unk> على أنه التفكير و <unk>التشغيل الآلي الذكي <unk> على أنه الفعل. القيمة لكل من البيانات و RPA لأي منظمة تزداد بشكل أسي مع مرور الوقت مع تطوير قدرتها على التطبيق على الذكاء الاصطناعي المعقد / ML بحيث توفر هذه النماذج قرارات آلية موثوقة للقوى العاملة الرقمية التي تعمل على الأتمتة المعقدة.