त्यांच्या डेटामधून जास्तीत जास्त मूल्य मिळविण्यासाठी संस्थांनी डेटा फाउंडेशनची स्थापना केली पाहिजे जी मागील घटनांवर उच्च-गुणवत्तेच्या अहवालाची परवानगी देते. डेटाब्रिकच्या लेकहाउस फाउंडेशनची स्थापना करण्यासाठी एआय/एमएल क्षमतांची आवश्यकता नाही. मग, वेळोवेळी, त्या डेटाचा वापर करा एआय/एमएल महत्वाच्या व्यवसाय प्रक्रियेसाठी स्वयंचलित निर्णय घेण्यासाठी. या कारणास्तव, डेटा आणि बुद्धिमान ऑटोमेशन दोन्हीसाठी <unk>value curve<unk> दरम्यान थेट संबंध आहे. बुद्धिमत्तापूर्ण ऑटोमेशनसाठी मूल्य परिपक्वता वक्र मूलभूत, उपस्थितीत, किंवा अनियंत्रित ऑटोमेशनपासून सुरू होते जे आज मूलभूत मानवी प्रक्रियेचे अनुकरण करते. मग, जसे आपण आपला रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (आरपीए) प्रोग्राम परिपक्व करता, आपल्या ऑटोमेशनला साध्या दस्तऐवज समजून घेणार्या एआयचा समावेश करण्यासाठी विस्तृत करणे आवश्यक आहे. एकाच फॉर्ममधून शेकडो किंवा हजारो वेळा डेटा काढणे हे एक चांगले उदाहरण आहे. अखेरीस, कोणत्याही संस्थेसाठी त्यांच्या बुद्धिमान ऑटोमेशन गुंतवणूकीसाठी सर्वाधिक मूल्य आणि आरओआय मिळविण्यासाठी, जटिल एआय / एमएलचा वापर करून डिजिटल कामगारांसाठी स्वयंचलित निर्णय तयार करणे (निर्बंधित ऑटोमेशन) अपवादात्मकपणे जटिल, दीर्घ-चालणारी ऑटोमेशन यशस्वीरित्या विकसित करणे, उत्पादनात आणणे आणि कालांतराने देखरेख करणे शक्य करते.  थोडक्यात, <unk>एआय/एमएल<unk> हा विचार करणे आणि <unk>इंटेलिजेंट ऑटोमेशन<unk> हे कार्य करणे असे समजावे. कोणत्याही संस्थेसाठी डेटा आणि आरपीए दोन्हीचे मूल्य कालांतराने वाढते कारण ते जटिल एआय / एमएलला लागू करण्याची त्यांची क्षमता विकसित करतात जेणेकरून ते मॉडेल जटिल ऑटोमेशन चालविणार्या डिजिटल कार्यबलला विश्वासार्ह स्वयंचलित निर्णय देतात.
डेटा एआय / एमएल आणि इंटेलिजेंट ऑटोमेशन (आरपीए) मूल्य वक्र दरम्यान आवश्यक मैलाचा दगड यांच्यात कालांतराने संबंध आहे का?