Is there a correlation between the milestones required between Data AI/ML and Intelligent Automation (RPA) value curve over time?
For organizations to achieve the most value from their data, they must establish a data foundation that allows for high-quality reporting on past events. Establishing a Databrick’s Lakehouse foundation requires no AI/ML capabilities. Then, over time, use that data AI/ML to drive automated decisions for crucial business processes.  For this reason, there is a direct correlation between the “value curve” for both data and intelligent automation. 
The value maturity curve for intelligent automation starts with basic, attended, or unattended automation that mimics basic human processes today. Then, as you mature your Robotic Process Automation (RPA) program, your automation(s) need to expand to include simple document understanding AI.  Extracting data from the same form hundreds or thousands of times is a good example. Finally, for any organization to gain the highest value and ROI for their intelligent automation investments, using complex AI/ML to produce automated decisions for digital workers (unattended automation) enables exceptionally complex, long-running automation to be successfully developed, put into production, and maintained over time.

In summary, think of “AI/ML” as the thinking and “Intelligent Automation” as the doing. The value of both Data and RPA to any organization grows exponentially over time as they develop their ability to apply to complex AI/ML such that those models deliver trusted automated decisions to the digital workforce running complex automation.
Existe uma correlação entre os marcos necessários entre a curva de valor da IA/ML de dados e a de automação inteligente (RPA) ao longo do tempo?
Para que as organizações obtenham o máximo valor de seus dados, elas devem estabelecer uma base de dados que permita relatórios de alta qualidade sobre eventos passados. A criação de uma base de Databrick's Lakehouse não requer capacidades de IA / ML. Em seguida, ao longo do tempo, use esses dados AI / ML para impulsionar decisões automatizadas para processos empresariais cruciais. Por essa razão, há uma correlação direta entre a curva de valor para ambos os dados e a automação inteligente. A curva de maturidade de valor para automação inteligente começa com uma automação básica, assistida ou não supervisionada que imita processos humanos básicos hoje. Então, à medida que você amadurece seu programa de automação de processos robóticos (RPA), seus sistemas de automação de IA precisam se expandir para incluir uma compreensão simples de decisões. Extrair dados da mesma forma ou centenas ou milhares de vezes é um bom exemplo. Finalmente, para qualquer organização, para obter o maior valor e ROI para seus investimentos em automação, usar a automação de dados para produzir produtos complexos, como modelos de automação de trabalho, permite que os trabalhadores desenvolvam e executem com sucesso decisões complexas. A capacidade de desenvolver e executar documentos e de forma digital, como a automação de dados, a automação de dados e a automação de trabalho, permite que eles possam desenvolver e executar com sucesso, de forma exponencial e com sucesso, a capacidade de desenvolver e executar trabalhos complexos complexos.