¿Existe una correlación entre los hitos necesarios entre la curva de valor de la IA/ML de Datos y la Automatización Inteligente (RPA) a lo largo del tiempo?
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.
Para que las organizaciones obtengan el máximo valor de sus datos, deben establecer una base de datos que permita elaborar informes de alta calidad sobre eventos pasados. Establecer una base Lakehouse de Databrick no requiere capacidades de IA/ML. Después, con el tiempo, utiliza esa IA/ML de datos para impulsar decisiones automatizadas para procesos empresariales cruciales.  Por esta razón, existe una correlación directa entre la "curva de valor" tanto para los datos como para la automatización inteligente.
La curva de madurez del valor para la automatización inteligente comienza con la automatización básica, asistida o desatendida, que imita los procesos humanos básicos actuales. Luego, a medida que madura tu programa de Automatización Robótica de Procesos (RPA), tu(s) automatización(es) debe(n) ampliarse para incluir la IA de comprensión de documentos sencillos.  Extraer datos del mismo formulario cientos o miles de veces es un buen ejemplo. Por último, para que cualquier organización obtenga el máximo valor y ROI de sus inversiones en automatización inteligente, el uso de IA/ML compleja para producir decisiones automatizadas para los trabajadores digitales (automatización desatendida) permite desarrollar con éxito automatizaciones excepcionalmente complejas y de larga duración, ponerlas en producción y mantenerlas a lo largo del tiempo.

En resumen, piensa en la "IA/ML" como el pensamiento y en la "Automatización Inteligente" como el hacer. El valor tanto de los Datos como de la RPA para cualquier organización crece exponencialmente con el tiempo, a medida que desarrollan su capacidad de aplicación a la IA/ML compleja, de forma que esos modelos proporcionen decisiones automatizadas fiables a la mano de obra digital que ejecuta la automatización compleja.
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