資料AI/ML和智慧自動化（RPA）價值曲線之間所需的里程碑之間是否存在相關性？
為了讓組織從資料中獲得最大價值，他們必須建立一個資料基礎，以便對過去的事件進行高質量的報告。建立 Databrick 的 Lakehouse 基礎不需要 AI/ML 功能。然後，隨著時間的推移，使用該資料 AI/ML 來推動關鍵業務流程的自動化決策。因此，資料和智慧自動化的“價值曲線”之間存在直接關聯。
智慧自動化的價值成熟度曲線從模仿當今基本人類流程的基本、有人值守或無人值守的自動化開始。然後，隨著您的機器人流程自動化 (RPA) 程式的成熟，您的自動化需要擴充套件以包括簡單的文件理解 AI。從同一表單中提取資料數百或數千次就是一個很好的例子。最後，對於任何組織來說，如果要為其智慧自動化投資獲得最高價值和投資回報率，可以使用複雜的AI/ML 為數字化工作人員生成自動化決策（無人值守自動化），從而能夠成功開發異常複雜、長期執行的自動化並投入生產，並隨著時間的推移進行維護。

總而言之，將「AI/ML」視為思考，將「智慧自動化」視為行動。隨著時間的推移，資料和 RPA 對任何組織的價值呈指數級增長，因為他們開發了應用於復雜 AI/ML 的能力，以便這些模型為執行複雜自動化的數字勞動力提供可信的自動化決策。