Чи існує кореляція між необхідними етапами між кривою значень Data AI/ML та Intelligent Automation (RPA) з часом?
Для того, щоб організації могли отримати максимальну цінність від своїх даних, вони повинні створити базу даних, яка дозволяє високоякісне звітування про минулі події. Для створення Databrick's Lakehouse Foundation не потрібні можливості AI / ML. Потім, з часом, використовуйте ці дані AI / ML, щоб керувати автоматизованими рішеннями для критичних бізнес-процесів. З цієї причини існує пряма кореляція між «кривою вартості» як для даних, так і для інтелектуальної автоматизації.
Крива зрілості цінностей для інтелектуальної автоматизації починається з базової, присутньої або безконтрольної автоматизації, яка імітує базові людські процеси сьогодні. Потім, коли ви дозріваєте свою програму Robotic Process Automation (RPA), ваша автоматизація (автоматизація) повинна розширитися, щоб включити простий документ, що розуміє AI. Витяг даних з однієї форми сотні або тисячі разів є хорошим прикладом. Нарешті, для того, щоб будь-яка організація отримала найвищу вартість та ROI за свої інвестиції в інтелектуальну автоматизацію, використання складного AI / ML для виробництва автоматизованих рішень для цифрових працівників (непідконтрольна автоматизація) дозволяє успішно розробляти надзвичайно складну, довготривалу автоматизацію, вводити її у виробництво та підтримувати з плином часу.

Підсумовуючи, подумайте про «AI/ML» як про мислення, а про «розумну автоматизацію» як про дії. Вартість як даних, так і RPA для будь-якої організації з часом зростає експоненціально, оскільки вони розвивають свою здатність застосовувати до складного AI / ML таким чином, що ці моделі забезпечують надійні автоматизовані рішення для цифрової робочої сили, що виконує складну автоматизацію.