Gibt es eine Korrelation zwischen den erforderlichen Meilensteinen zwischen der Wertkurve von Daten-KI/ML und intelligenter Automatisierung (RPA) im Laufe der Zeit?
Is there a correlation between the milestones required between Data AI/ML and Intelligent Automation (RPA) value curve over time?
For organizations to achieve the most value from their data, they must establish a data foundation that allows for high-quality reporting on past events. Establishing a Databrick’s Lakehouse foundation requires no AI/ML capabilities. Then, over time, use that data AI/ML to drive automated decisions for crucial business processes.  For this reason, there is a direct correlation between the “value curve” for both data and intelligent automation. 
The value maturity curve for intelligent automation starts with basic, attended, or unattended automation that mimics basic human processes today. Then, as you mature your Robotic Process Automation (RPA) program, your automation(s) need to expand to include simple document understanding AI.  Extracting data from the same form hundreds or thousands of times is a good example. Finally, for any organization to gain the highest value and ROI for their intelligent automation investments, using complex AI/ML to produce automated decisions for digital workers (unattended automation) enables exceptionally complex, long-running automation to be successfully developed, put into production, and maintained over time.

In summary, think of “AI/ML” as the thinking and “Intelligent Automation” as the doing. The value of both Data and RPA to any organization grows exponentially over time as they develop their ability to apply to complex AI/ML such that those models deliver trusted automated decisions to the digital workforce running complex automation.
Damit Unternehmen den größten Nutzen aus ihren Daten ziehen können, müssen sie eine Datengrundlage schaffen, die eine hochwertige Berichterstattung über vergangene Ereignisse ermöglicht. Der Aufbau einer Databrick's Lakehouse Grundlage erfordert keine KI/ML-Fähigkeiten. Im Laufe der Zeit kannst du diese Daten dann mit KI/ML nutzen, um automatisierte Entscheidungen für wichtige Geschäftsprozesse zu treffen.  Aus diesem Grund gibt es eine direkte Korrelation zwischen der "Wertkurve" für Daten und intelligenter Automatisierung.
Die Reifekurve für intelligente Automatisierung beginnt mit einer einfachen, betreuten oder unbeaufsichtigten Automatisierung, die die menschlichen Prozesse nachahmt. Wenn dein Robotic Process Automation (RPA)-Programm ausgereift ist, musst du deine Automatisierung(en) erweitern, um einfache KI zum Verstehen von Dokumenten einzubeziehen.  Ein gutes Beispiel dafür ist das hunderte oder tausende Male wiederholte Auslesen von Daten aus demselben Formular. Damit ein Unternehmen den höchsten Wert und ROI für seine Investitionen in intelligente Automatisierung erzielen kann, muss es komplexe KI/ML einsetzen, um automatisierte Entscheidungen für digitale Mitarbeiter/innen zu treffen (unbeaufsichtigte Automatisierung).

Zusammenfassend kann man sagen, dass "KI/ML" das Denken und "Intelligente Automatisierung" das Tun ist. Der Wert von Daten und RPA für ein Unternehmen wächst mit der Zeit exponentiell, wenn sie ihre Fähigkeit entwickeln, komplexe KI/ML so anzuwenden, dass diese Modelle zuverlässige automatisierte Entscheidungen für die digitale Belegschaft liefern, die komplexe Automatisierung betreibt.
general_qa
de