Automatyzacje low-code zawodzą, ponieważ sztywna logika jeśli-to łamie się na nieuporządkowanych danych z prawdziwego świata. Ten odcinek pokazuje, jak przejście od dokładnego dopasowania do prawdopodobieństwa zmienia Power Platform – dzięki wskaźnikom pewności, fuzzy matchingowi i samokorygującym się przepływom, które amortyzują literówki, zamiast się zawieszać.Czego się dowiesz:Koniec determinizmu: dlaczego logika jeśli-to łamie się na jednej literówce i dlaczego około 80 % danych firmowych to dane nieustrukturyzowane z e-maili, czatów i nagrań głosowychRouting oparty na pewności z AI Builder i Azure AI: zielona strefa od 0,90, żółta strefa od 0,60 do 0,89, czerwona strefa poniżej 0,60 oraz dynamiczne progi w Power FxFuzzy matching: znakowa odległość Levenshteina kontra logika semantyczna i dlaczego skuteczność dopasowań może wzrosnąć nawet o 24 %Samokorygujące się przepływy: walidacja dwutorowa wobec wskaźników halucynacji rzędu 15–20 %, gdzie LLM wyodrębnia dane, a Power Automate liczy, oraz samonaprawiające się RPACzłowiek w pętli i przedsiębiorstwo agentowe: stopniowana weryfikacja, dlaczego 88 % pilotaży AI kończy się porażką i jak Purview oraz Sentinel stawiają na probabilistyczne wykrywanie anomaliiDla deweloperów Power Platform, architektów low-code i zespołów automatyzacji, które chcą wdrożyć odporne przepływy AI na produkcję.Ten odcinek to polska wersja animowanego filmu objaśniającego z M365 Show autorstwa Microsoft MVP Mirko Petersa, zdubbingowana przez AI.▶ Obejrzyj wideo: https://youtu.be/8YetKeUFz7A🎧 Więcej odcinków: https://www.m365.fm🎤 M365Con – bezpłatna konferencja Microsoft online: https://m365con.net💼 Mirko Peters na LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.