Ймовірнісний зсув: як ШІ змінює проєктування в Power Platform завдяки оцінкам достовірності

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.

▶ Ймовірнісний зсув: як ШІ змінює проєктування в Power Platform завдяки оцінкам достовірності (ШІ-дубляж)

Що ви дізнаєтеся:

1. Кінець детермінізму: чому логіка «якщо — то» ламається через одну друкарську помилку і чому близько 80 % корпоративних даних неструктуровані — в листах, чатах і голосових записах
2. Маршрутизація 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 Fx
3. Нечітке зіставлення: посимвольна відстань Левенштейна проти семантичної логіки і чому частка збігів може зрости до 24 %
4. Самокоригувальні процеси: двошляхова перевірка за рівня галюцинацій 15–20 %, де LLM витягує дані, а Power Automate рахує, плюс RPA, що відновлюється самостійно
5. Людина в контурі та агентне підприємство: багаторівнева перевірка, чому 88 % пілотних ШІ-проєктів зазнають невдачі і як Purview та Sentinel переходять до ймовірнісного виявлення аномалій

Цей випуск — українська версія анімованого пояснювального відео з M365 Show від Microsoft MVP Мірко Петерса, озвучена за допомогою ШІ.