Otomatisasi low-code gagal karena logika jika-maka yang kaku runtuh saat berhadapan dengan data nyata yang berantakan. Episode ini menunjukkan bagaimana peralihan dari kecocokan persis ke probabilitas mengubah Power Platform, dengan skor kepercayaan, fuzzy matching, dan alur kerja yang mengoreksi diri sendiri sehingga salah ketik bisa diredam alih-alih membuat sistem macet.Yang akan Anda pelajari:Akhir determinisme: mengapa logika jika-maka rusak karena satu salah ketik dan sekitar 80 % data perusahaan tidak terstruktur, tersebar di email, chat, dan rekaman suaraPerutean berbasis kepercayaan dengan AI Builder dan Azure AI: zona hijau mulai 0,90, zona kuning 0,60 hingga 0,89, zona merah di bawah 0,60, ditambah ambang dinamis dengan Power FxFuzzy matching: jarak Levenshtein berbasis karakter versus logika semantik, dan mengapa tingkat kecocokan bisa meningkat hingga 24 %Alur kerja yang mengoreksi diri: validasi jalur ganda untuk menghadapi tingkat halusinasi 15 hingga 20 %, di mana LLM mengekstrak dan Power Automate menghitung, serta RPA yang memperbaiki diri sendiriManusia dalam siklus dan perusahaan agentik: pemeriksaan bertingkat, mengapa 88 % pilot AI gagal, dan bagaimana Purview serta Sentinel beralih ke deteksi anomali probabilistikUntuk pengembang Power Platform, arsitek low-code, dan tim otomatisasi yang ingin membawa alur kerja AI yang tangguh ke tahap produksi.Episode ini adalah versi bahasa Indonesia dengan sulih suara AI dari video penjelasan animasi M365 Show karya Microsoft MVP Mirko Peters.▶ Tonton video: https://youtu.be/8YetKeUFz7A🎧 Episode lainnya: https://www.m365.fm🎤 M365Con – konferensi Microsoft online gratis: https://m365con.net💼 Mirko Peters di LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.