اكو علاقة بين المراحل المطلوبة بين منحنى قيمة الذكاء الاصطناعي/ML و الذكاء الاصطناعي (RPA) بمرور الوقت؟
لتحقق المنظمات اكبر قيمة من بياناتها، يجب عليها ان تنشئ قاعدة بيانات تسمح بتقديم تقارير عالية الجودة عن الأحداث الماضية. اقامة مؤسسة ديتابريك ليكهاوس لا تحتاج قدرات الذكاء الاصطناعي/المعرفة الاصطناعية. ثُم، بمرور الوقت، استخدمي هذه البيانات من الذكاء الاصطناعي/التعلم الاصطناعي لتقود القرارات الآلية للعمليات التجارية الحاسمة. لهذا السبب، هناك ارتباط مباشر بين <unk>منحنى القيمة<unk> لكل من البيانات والأتمتة الذكية. منحنى نضج القيمة للأتمتة الذكية بيبدأ بالأتمتة الأساسية، المراقبة، أو غير المراقبة التي تحاكي العمليات البشرية الأساسية اليوم. ثُمَّ، بِكَمْ تُنَضِّجُ برنامجَكَ لِتَحْرِيكِ العمليات الروبوتية (RPA) ، تَحْتَاجُ تَحْرِيكَاتُكَ لِتَشْمَلَ الذكاء الاصطناعي البسيط للفَهْمِ من الوثائق. استخراج البيانات من نفس النموذج المئات او الالاف من المرات هو مثال جيد. اخيراً، لأي منظمة للحصول على اعلى قيمة و عائد على الاستثمارات في التشغيل الآلي الذكي، باستخدام الذكاء الاصطناعي/ML المعقدة لإنتاج قرارات تلقائية للعمال الرقميين (التشغيل الآلي غير المراقب) يسمح بتطوير التشغيل الآلي المعقد بشكل استثنائي، طويل المدى بنجاح، وضعه في الإنتاج، والحفاظ عليه بمرور الوقت.  في الختام، فكر في <unk>AI/ML<unk> كالتفكير و <unk>Intelligent Automation<unk> كفعل. القيمة لكل من البيانات و RPA لأي منظمة تكبر بشكل أسي مع مرور الوقت بينما يطورون قدرتهم على التطبيق على الذكاء الاصطناعي/ML المعقدة بحيث توفر تلك النماذج قرارات آلية موثوقة لقوة العمل الرقمية التي تعمل على الأتمتة المعقدة.