فما علاقة بين المراحل المطلوبة بين منحنى قيمة الذكاء الاصطناعي/ML و الذكاء الاصطناعي (RPA) مع الوقت؟
علشان المنظمات تلقاو القيمة الأكبر من بياناتهم، لازمهم يخلقوا قاعدة بيانات تسمح بتقديم تقارير عالية الجودة عن الأحداث الماضية. تأسيس مؤسسة ليكهاوس متطلبش قدرات الذكاء الاصطناعي و الميكانيك. و بعد، مع الوقت، استخدموا البيانات هاذي للذكاء الاصطناعي و التعلم الاصطناعي لتقودوا القرارات الآلية لعمليات الأعمال الحيوية. لسبب هذا، فما علاقة مباشرة بين "منحنى القيمة" لكل من البيانات والأتمتة الذكية. منحنى نضوج القيمة للأتمتة الذكية يبدأ بالأتمتة الأساسية، المراقبة، أو غير المراقبة التي تحاكي العمليات البشرية الأساسية اليوم. و بعد، كيفك تطور برنامج روبوتيك للعمليات الآلية (RPA) ، لازم تتوسع الأتمتة لتشمل الذكاء الاصطناعي الفهم البسيط للوثائق. استخراج البيانات من نفس النموذج المئات أو الآلاف من المرات هو مثال جيد. أخيرًا، عشان أي مؤسسة تحصل على أعلى قيمة و عائد على الاستثمارات في الأتمتة الذكية، باستخدام الذكاء الاصطناعي المعقد/ML لإنتاج قرارات آلية للعمال الرقميين (الأتمتة غير المراقبة) تمكن من تطوير الأتمتة المعقدة بشكل استثنائي، والطويلة المدة بنجاح، ووضعها في الإنتاج، والحفاظ عليها بمرور الوقت.  في الختام، فكر في <unk>AI/ML<unk> كالتفكير و <unk>التشغيل الآلي الذكي <unk> كالعمل. القيمة لكل من البيانات و RPA لجميع المنظمات تكبر بشكل أسي مع الوقت ويتطورون قدراتهم لتطبيقها على الذكاء الاصطناعي المعقد/ML بحيث توفر النماذج القرارات الآلية الموثوقة للقوى العاملة الرقمية التي تعمل على التشغيل الآلي المعقد.