データAI/MLとインテリジェント・オートメーション（RPA）のバリューカーブの間に求められるマイルストーンに時間的な相関性はあるのでしょうか。
組織がデータから最大の価値を得るためには、過去の事象を高品質で報告できるデータ基盤を確立する必要があるのだ。データブリックのレイクハウスの基盤を確立することで、AI/MLの機能は不要になるのだ。そして、時間をかけて、そのデータAI/MLを使用して、重要なビジネスプロセスの自動意思決定を推進するのだ。  このため、データとインテリジェント・オートメーションの両方の「価値曲線」には直接的な相関関係があるのだ。
インテリジェント・オートメーションの価値成熟曲線は、今日の基本的な人間のプロセスを模倣する基本的な、有人、または無人自動化から始まりますなのだ。その後、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）プログラムの成熟に伴い、自動化（複数可）は、単純な文書理解AIを含むように拡張する必要があるのだ。  同じフォームから何百回、何千回とデータを抽出するのは、その良い例なのだ。最後に、インテリジェント・オートメーションへの投資で最高の価値とROIを得るためには、複雑なAI/MLを使用してデジタルワーカーに自動意思決定を行う（無人化）ことにより、非常に複雑で長期にわたるオートメーションの開発、本番稼動、および長期にわたる保守を成功させることができるのだ。

要約すると、「AI/ML」は思考であり、「インテリジェント・オートメーション」は実行であると考えることができるのだ。データおよびRPAの価値は、複雑なAI/MLに適用する能力を開発し、それらのモデルが複雑な自動化を実行するデジタルワークフォースに信頼できる自動意思決定を提供するようになるにつれて、どの組織に対しても指数関数的に増大するのだ。