המעבר להסתברות: איך AI משנה את התכנון ב-Power Platform בעזרת ציוני ביטחון

אוטומציות Low-Code נכשלות כי לוגיקת אם-אז נוקשה נשברת מול נתונים אמיתיים ומבולגנים. הפרק מראה איך המעבר מהתאמה מדויקת להסתברות משנה את Power Platform – עם ציוני ביטחון, Fuzzy Matching ותהליכי עבודה שמתקנים את עצמם וסופגים שגיאות הקלדה במקום לקרוס.

▶ המעבר להסתברות: איך AI משנה את התכנון ב-Power Platform בעזרת ציוני ביטחון (דיבוב AI)

מה תלמדו:

1. סוף הדטרמיניזם: למה לוגיקת אם-אז נשברת בגלל שגיאת הקלדה אחת, ולמה כ-80 % מנתוני הארגון אינם מובנים ונמצאים במיילים, בצ׳אטים ובהקלטות קול
2. ניתוב לפי רמת ביטחון עם AI Builder ו-Azure AI: אזור ירוק מ-0.90, אזור צהוב בין 0.60 ל-0.89, אזור אדום מתחת ל-0.60, וגם ספים דינמיים עם Power Fx
3. Fuzzy Matching: מרחק לוינשטיין מבוסס תווים מול לוגיקה סמנטית, ולמה שיעור ההתאמות יכול להשתפר בעד 24 %
4. תהליכים שמתקנים את עצמם: אימות בשני מסלולים מול שיעורי הזיה של 15 עד 20 %, שבו ה-LLM מחלץ ו-Power Automate מחשב, וגם RPA שמרפא את עצמו
5. אדם בלולאה והארגון האגנטי: בדיקה מדורגת, למה 88 % מפרויקטי הפיילוט של AI נכשלים, ואיך Purview ו-Sentinel עוברים לזיהוי חריגות הסתברותי

פרק זה הוא גרסה עברית בדיבוב AI של סרטון ההסבר המונפש מתוך M365 Show של Microsoft MVP מירקו פטרס.