Low-code-автоматизації ламаються, бо жорстка логіка «якщо — то» не витримує зіткнення з брудними реальними даними. У цьому випуску показано, як перехід від точного збігу до ймовірностей змінює Power Platform: оцінки достовірності, нечітке зіставлення та самокоригувальні процеси, які пом’якшують друкарські помилки, а не падають.Що ви дізнаєтеся:Кінець детермінізму: чому логіка «якщо — то» ламається через одну друкарську помилку і чому близько 80 % корпоративних даних неструктуровані — в листах, чатах і голосових записахМаршрутизація за рівнем достовірності з AI Builder та Azure AI: зелена зона від 0,90, жовта — від 0,60 до 0,89, червона — нижче 0,60, а також динамічні пороги в Power FxНечітке зіставлення: посимвольна відстань Левенштейна проти семантичної логіки і чому частка збігів може зрости до 24 %Самокоригувальні процеси: двошляхова перевірка за рівня галюцинацій 15–20 %, де LLM витягує дані, а Power Automate рахує, плюс RPA, що відновлюється самостійноЛюдина в контурі та агентне підприємство: багаторівнева перевірка, чому 88 % пілотних ШІ-проєктів зазнають невдачі і як Purview та Sentinel переходять до ймовірнісного виявлення аномалійДля розробників Power Platform, low-code-архітекторів і команд автоматизації, які хочуть вивести надійні ШІ-процеси у продуктивну експлуатацію.Цей випуск — українська версія анімованого пояснювального відео з M365 Show від Microsoft MVP Мірко Петерса, озвучена за допомогою ШІ.▶ Дивитися відео: https://youtu.be/8YetKeUFz7A🎧 Більше випусків: https://www.m365.fm🎤 M365Con – безкоштовна онлайн-конференція з Microsoft: https://m365con.net💼 Мірко Петерс у LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.