データAI/MLとインテリジェント・オートメーション（RPA）の価値曲線には、時間的な相関関係があるのでしょうか？
組織がデータから最大限の価値を得るためには、過去のイベントに関する高品質なレポーティングを可能にするデータ基盤を確立する必要があります。データブリックのレイクハウス基盤を確立するには、AI/ML機能は不要です。その後、時間をかけて、そのデータのAI/MLを使用して、重要なビジネスプロセスの自動化された意思決定を推進する。  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「価値曲線」には直接的な相関関係があります。
インテリジェント・オートメーションの価値成熟曲線は、現在の基本的な人間のプロセスを模倣した、基本的な有人自動化、または無人自動化から始まります。その後、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）プログラムが成熟するにつれて、自動化は単純な文書理解AIを含むように拡大する必要がある。  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良い例だ。最後に、あらゆる組織がインテリジェント・オートメーションへの投資に対して最高の価値と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（無人自動化）のために自動化された意思決定を行うことで、非常に複雑で長期間稼働するオートメーションをうまく開発し、本番稼動させ、長期にわたって維持することが可能になる。

まとめると、「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。複雑な自動化を実行するデジタル・ワーカーに信頼できる自動化された意思決定を提供するような複雑なAI/MLに適用する能力を開発するにつれて、あらゆる組織にとってのデータとRPAの価値は指数関数的に増大する。