هو فيه علاقة بين المعالم المطلوبة بين منحنى قيمة الذكاء الاصطناعي/ML والأتمتة الذكية (RPA) مع مرور الوقت؟
عشان المنظمات تحصل على أكتر قيمة من بياناتها، لازم تحدد قاعدة بيانات بتسمح بتقديم تقارير عالية الجودة عن الأحداث الماضية. إنشاء مؤسسة داتا بريكس ليكهاوس مش بتحتاج قدرات الذكاء الاصطناعي / ML. بعد كده، مع مرور الوقت، استخدموا البيانات بتلك الذكاء الاصطناعي والتقنيات المكتسبة عشان تدفعوا القرارات الآلية لعمليات الأعمال الحاسمة. لسبب ده، فيه علاقة مباشرة بين "منحنى القيمة" لكل من البيانات والأتمتة الذكية. بيبدأ منحنى نضج القيمة للأتمتة الذكية بالأتمتة الأساسية، المراقبة، أو غير المراقبة اللي بتحاكي العمليات البشرية الأساسية اليوم. بعد كده، مع نضوج برنامج أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) ، لازم تتوسع التشغيل الآلي ليشمل فهم الوثيقة البسيطة للذكاء الاصطناعي. استخراج البيانات من نفس النموذج مئات أو آلاف المرات هو 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 المدى بنجاح، ووضعها في الإنتاج، والحفاظ عليها بمرور الوقت.  خلاصةً، فكر في <unk>AI/ML<unk> على إنه التفكير و <unk>Intelligent Automation<unk> على إنه الفعل. قيمة كل من البيانات و RPA لأي منظمة بتتزايد بشكل أسي مع مرور الوقت لما بتطور قدرتها على التطبيق على الذكاء الاصطناعي / ML المعقدة بحيث توفر تلك النماذج قرارات آلية موثوقة لقوى العمل الرقمية اللي بتعمل أتمتة معقدة.