Ваші лоу-коуди автоматизації ламаються, бо вони занадто розумні для власного блага. Жорстка логіка, якщо то, це смертний вирок, коли ви стикаєтеся з безладом реальних даних, що щодня обвалюють ваші системи. Припущення, що дані чисті, це першородний гріх лоу-коуд дизайну. Ми побудували весь наш світ на моделі, якщо то, але ця модель потребує абсолютної визначеності для роботи. Реальні дані не є визначеними. У них є друкарські помилки. У них бракує контексту. Це хаотичний потік людських помилок.

Просто ламається. Це створює пастку крихкості, де ваша автоматизація настільки надійна, наскільки надійна найчастіша точка даних. Для бізнесу це дуже низька планка для успіху. Але проблема не в даних, а в моделі, яку ми використовуємо для їх обробки. Смерть детермінізму. Детермінована логіка – це релікти епохи структурованих даних. Вона працювала, коли все жило в SQL-таблицях, і працювала, коли ми змушували людей вписуватися у визначені рамки. Але той світ минув. Сьогодні 80% корпоративних даних не структуровані, тобто вони містяться в листах, чатах та записах розмов. Традиційні потоки Pava Automate сприймають Яблука та 4PPL3 як два різні всесвіти. Для бінарної системи це зовсім не пов'язані рядки. Ми досягли критичної точки, коли вартість ручного очищення даних перевищує цінність самої автоматизації. Якщо вам потрібно витратити 2 години на виправлення CSV лише для того, щоб потік відпрацював 5 секунд, ви насправді нічого не автоматизували.

Ви просто переклали роботу на інші плечі. ЩІ – це не просто блискуча нова функція, яку ми додаємо з боку до Pava Platform. Це фундаментальний перехід від точного збігу до подібності. Стара модель запитує, чи є це А. Нова модель запитує, наскільки це схоже на А. Подумайте про те, як ви орієнтуєтеся у своїй пошті. Ви не запускаєте регулярний вираз у голові, щоб знайти рахунок. Ви шукаєте закономірності. Ви шукаєте контекст. Ви розумієте, що INV202 і рахунок номер 202 – це одне і те саме, навіть якщо символи не збігаються. Детерміновані системи не можуть цього зробити. Вони сліпі до намірів. Вони бачать лише синтаксис. І в міру наближення до 2026 року синтаксис стає менш важливим, ніж семантика. Ми спостерігаємо масивний вибух обсягів даних від AdSensor, потоків у реальному часі та підсумків згенерованих LLM. Якщо ви спробуєте керувати цим обсягом за допомогою жорстко закудованих розгалужень, якщо то ваша логіка перетвориться на лабіринт.

Ви отримаєте потоки з 50-ма вкладеними умовами, і вони все одно зламаються в той самий момент, коли постачальник змінить підпис у своєму листі. Модель, якщо то, передбачає ідеальний світ, де вхідні дані завжди відповідають схемі. Але насправді все навпаки. Дані – це змінна. Логіка мала б бути константою, але наша логіка була занадто жорсткою для зіткнення з реальністю. Ми будували скляні будинки у світі, де постійно йде град, а потім дивуємося, чому підлога вкрита уламками. Перехід до імовірнісного проєктування – це будівництво з гуми, а не зі скла. Це створення систем, які можуть витримати наслідки одруку, не розбиваючись. Ми відходимо від ідеї, що система повинна бути на 100% правильною або на 100% помилковою, бо в реальному світі нічого не є 100%. Ми десятиліттями брехали собі про якість наших даних. Ми будували чисті кімнати для нашої логіки, а потім вдавали подив, коли брудні дані від відділу продажів спричиняли збій усієї системи.

Смерть детермінізму – це смерть цієї брехні. Це визнання того, що ми не можемо контролювати вхідні дані, тому мусимо модернізувати обробку. Ми вступаємо в еру наближеного підприємства, де приймаємо те, що достатньо близько – це краще, ніж точно неправильно. Оскільки система, яка може обробити 90% збіг, нескінченно цінніша, ніж та, що відхиляє все, крім 100% збігу. Це не лише технічна зміна, це психологічна зміна. Ви повинні звикнути до думки, що ваша система може бути лише досить впевненою щодо певної частини даних. Ви повинні навчитися проєктувати з урахуванням сумніву, бо сумнів – єдиний чесний спосіб обробки неструктурованої інформації. Цей сув вимагає переходу від бінарних тригерів до чогось більш нюансованого – показника впевненості архітектури невизначеності. Якщо ми визнаємо, що ера бінарної логіки закінчилася, нам слід замінити її новою структурою. Я називаю це моделью симфонічного оркестру.

У традиційній IT-архітектурі кожен – соліст, що грає за жорсткою партитурою, і якщо хтось пропускає хоча б одну ноту, увесь виступ зупиняється. Але в імовірнісній архітектурі у нас є детерміновані диригенти, які керують імовірнісними музикантами. Диригент – це ваш потік, пава-отомейт. Він забезпечує структуру, задає темп і визначає межі. Музиканти – це моделі щі. Вони талановиті, але експресивні і не завжди потрапляють у ту саму частоту щоразу, коли грають. Робота диригента не в тому, щоб змусити музикантів бути роботами. Вона в тому, щоб слухати їх і вирішувати, чи достатньо хороший їхній звук, щоб продовжувати. Це підводить нас до головного стовпа сучасного дизайну – показника впевненості. Оцінка впевненості – це значення від нуля до одиниці, що кількісно визначає сумнів. Це спосіб моделі сказати «Я думаю, що це збіг, і ось скільки я готова поставити на це».

Якщо тема листа містить слово «рахунок», то збережіть вкладення. У новому світі ми використовуємо маршрути за цію на основі впевненості. Ми робимо внутрішній сумнів моделі, видимим для системи. Ми більше не розглядаємо щі як чорну скриньку, а ставимося до нього як досвідка з певним рівнем довіри. Ось як це насправді побудувати у PAVA Platform. Коли ви використовуєте AI-білда або Azure AI, ви отримуєте не лише вилучені дані. Ви отримуєте рівень метаданих, який розкриває ймовірність для кожного окремого поля. Якщо модель вилучає загальну суму 1500 доларів, вона також повідомляє, що впевнена в цьому числі на 95%. Як архітектор, ви тепер маєте три чіткі зони дій. Перша – зелена зона. Впевненість 0,90 або вище. Ризик помилки низький, вартість помилки керована і результат полягає в автоматизації. Система працює без втручання людини. Друга – жовта зона. Впевненість від 0,60 до 0,89. Модель досить впевнена, але непевна на всі 100.

Можливо, документ був трохи розмитим або почерк був нерозбірливим. У цій зоні ви ставите позначку. Система спрямовує дані рецензенту для швидкої перевірки. Третя – червона зона. Впевненість нижче 0,60. Модель просто вгадує. У цій зоні ви відхиляєте або ескалюєте. Ви не допускаєте ці дані до вашої робочої бази даних. Це прозорий рівень управління ризиками. Це дозволяє масштабувати автоматизацію, зберігаючи запобіжний клапан. Подумайте про наслідки для управління. У детермінованій системі помилки залишаються непомітними. Потік запускається, вибирає неправильне число через одруківку і записує його у вашу ERP. Ви дізнаєтеся про це лише наприкінці кварталу. У ймовірнісній системі помилка має свою ознаку. Система знає, що їй важко, і каже вам «Гей, я це опрацювала, але моя впевненість лише 62%. Це неймовірно потужний сигнал. Він дозволяє створити панель сумнівів. Ви можете точно бачити, де ваші моделі дають збій.

Ви бачите, які постачальники надсилають документи, які ще не може прочитати, і які кроки процесу постійно потрапляють у жовту зону. Ви не просто будуєте потік, ви будуєте інтелектуальний цикл. І саме тут Azure AI та AI Builder справді виблизкують. Вони надають ці показники на детальному рівні, тож ви можете бачити впевненість для конкретної таблиці, клітинки чи наміру. Ви навіть можете використовувати PAVAFX для створення динамічних порогових значень. Можливо, для звіту про витрати на 50 доларів рівня впевненості 0,70 достатньо. Але для замовлення на 50 тисяч доларів вам потрібно 0,98. Ви нарешті узгоджуєте свою технічну логіку з бізнес-ризиками. Ми звикли вважати, що кожна точка даних має однакову вагу, але це не так. Імовірнісний підхід дозволяє ставитися до важливих рішень інакше, ніж до дрібних, навіть у межах одного процесу. Ви більше не будуєте систему для ідеального світу, ви будуєте її для світу, де точно знаєте, який рівень невизначеності готові прийняти.

А як тільки опануєте ці показники, зможете перейти до логіки, що долає прогалини. Нечіткий пошук і семантична логіка. Але як нам насправді обробляти дані, що потрапляють у цю сіру зону невизначеності? Почнемо з визнання того, що точне співставлення не працює. Воно не працює, бо йому бракує контексту. У старій моделі, якщо в назві постачальника не вистачало однієї крапки, пошук не вдавався. Пошуку байдуже до ваших намірів, йому важливі лише ASCI-значення. Ось тут і з'являється нечіткий пошук в фазі Мечін. Це метод, який знаходить і пов'язує неідентичні записи шляхом розрахунку показника схожості, виступаючи містком між IBM і IBM. І цей вплив не є суто теоретичним. Дослідження показують, що впровадження нечіткого пошуку може підвищити показник збігів до 24%. Це 24% ваших даних, які раніше були б відхилені або відправлені людині для ручного виправлення. В умовах великих обсягів це означає тисячі годин з економленого часу.

Але ви повинні розуміти механізми. Є два основні способи підійти до цього. По-перше, посимвольна логіка. Це часто називають відстанню Левенштина. Вона рахує кількість редагувань, необхідних для перетворення одного рядка в інший. Це ідеально підходить для друкарських помилок. Якщо хтось пише «менедж» замість «менеджмент», система бачить відсутні літери «і» та «ей», вона обчислює відстань і розуміє, що вони майже ідентичні. По-друге, у нас є семантична логіка. Тут починається найцікавіше. Семантичній логіці байдуже до написання. Їй важливий зміст. Якщо одна система каже «кастома», а інша «клаянт», посимвольне порівняння щоразу видаватиме помилку. Однак семантична модель знає, що це одне й те саме. Це перехід від зіставлення символів до зіставлення понять. Коли ви поєднуєте оцінки впевненості з нечітким пошуком, ви створюєте систему, здатно орієнтуватися в складній реальності бізнес-даних. Ви більше не обмежені жорсткими правилами, що ламаються, як тільки людина припускає цедрукарської помилки.

Ви будуєте систему, яка розуміє нюанси. І саме так ви переходите від простої автоматизації до справжнього цифрового інтелекту, створюючи робочі процеси, що самокоригуються. Навіть із найкращим нечітким пошуком у світі ми маємо визнати реальність, що і все ще галюцинує. Це просто спосіб роботи технології на даний момент. Поточні дані показують, що навіть у найдосконаліших моделей рівень галюцинації становить від 15 до 20%. Якщо ви створюєте системи для бізнесу, ви не можете ігнорувати рівень відмов 1 до 5, і ви точно не можете просто промп-інженірингом вирішити цю проблему. Ви повинні прийняти той факт, що досягнення нульового рівня галюцинацій – це не магічний трюк. Це свідомий архітектурний вибір. Саме тут ми виходимо за межі простої автоматизації та починаємо створювати стійкі робочі процеси, що самокоригуються. Ми робимо це за допомогою структури, яку я називаю шаблоном двошляхової перевірки.

Він діє як запобіжник, що заважає творчій уявіщі зіпсувати ваші реальні дані. Існує одне фундаментальне правило для сучасного архітектора. Ніколи не дозволяйте великій мовній моделі займатися математикою. LLM – це механізми для гнучкого мислення, тому вони чудово розуміють наміри або знаходять конкретну деталь у купі безладного тексту. Однак вони статистично ненадійні, коли йдеться про базову арифметику. Якщо ви попросите ще витягнути три позиції з рахунку фактури та підрахувати загальну суму, ви фактично прирікаєте систему на збій. У дизайні, що самокоригується, ви використовуєте LLM для гнучкого мислення, наприклад, для вилучення даних із хаотичного PDF. Отримавши ці цифри, ви передаєте їх у детерміновану систему для вирішення жорстких обмежень. Ваш потік Power Automate або базовий механізм правил мають бути тими інструментами, що виконують додавання. Саме вони мають перевіряти податки або верифікувати конвертацію валют.

Якщо LLM стверджує, що загальна сума становить 500 доларів США, а ваша математика показує 480 доларів США, система виявила галюцинацію в реальному часі. Замість того, щоб зупинитися, система запускає шлях відновлення. Вона може спробувати інший промп або позначити помилку для перевірки людиною. У цьому різниця між потоком, що ламається, і потоком, який фактично відновлюється сам. Ми бачимо такий самий сув у сфері роботизованої автоматизації процесів. Традиційна RPA дуже крихка, оскільки залежить від точних координат на екрані. Якщо кнопка зміщується всього на три пікселі ліворуч, увесь бот виходить із ладу. RPA з функцією самовідновлення змінює це за допомогою імовірнісного зору. Бот більше не шукає конкретні координати пікселів. Натомість він шукає кнопку, схожу на іконку збереження у верхній частині сторінки. Коли інтерфейс змінюється, бот використовує контекст, щоб адаптуватися на льоту.

Він розпізнає нову розкладку, оновлює власну логіку і завершує завдання. Це створює стійкий цикл, де система бачить потенційний збій і знаходить рішення, перш ніж користувач зрозуміє, що виникла проблема. Цей підхід зміщує наш фокус з показників успіху на показники відновлення. Ми припиняємо намагатися зробити щі ідеальним, що все одно неможливо, і починаємо робити систему непохитною. Йдеться про впровадження рівня контролю та балансу в кожну транзакцію. Вам варто ставитися до щі як до швидкого, але легковажного стажера. Ви дозволяєте йому виконувати важку роботу з читання тисяч листів, але ніколи не даєте підписувати чеки без перевірки старшим аудитором. У цьому випадку ваш детермінований код і є тим самим аудитором. Відокремлюючи мислення від обчислень, ви будуєте систему, яка справляється з хаосом людської мови, зберігаючи точність швейцарського годинника. Саме так ви виводите шість фази тестування в основу свого бізнесу.

Ви довіряєте не моделі, а архітектурі, яку ви навколо неї збудували. Ви створюєте настільки надійний захисний механізм, що випадкові помилки моделі навіть не вважаються збоями. Це стає лише ще однією частиною циклу самокорекції. Це чудово звучить у лабораторії, але у виробництві головною перешкодою є нещі, а реальність у часті людини. Це чудово звучить у лабораторії, але у виробництві головною перешкодою є нещі, а людина. Ми зазвичай говоримо про автоматизацію як про простий вибір між людиною та машиною, але ймовірнісний підхід змушує нас шукати складні компроміси. Галузеві показники демонструють досить тверезу істину. Близько 50% робочих процесів ще все ще потребують перевірки експертом перед завершенням. Це головна причина кризи переходу від пілотного проєкту до виробництва. Якщо подивитися на цифри, 88% пілотних проєктів ще зазнають невдачі протягом року. Вони зазнають невдачі не тому, що технологія несправна.

Вони провалюються, тому що їхні розробники намагаються автоматизувати 100% завдання занадто швидко. Вони створили систему, що працює на чистих тестових даних, але логіка ламається, як тільки стикається з реальністю відділу. Коли ви ігноруєте людський фактор, ви створюєте тягар перевірок. Якщо вас ще економить 10 хвилин на введенні даних, але додає 50 хвилин на перевірку роботи через те, що команда йому не довіряє, ви фактично втрачаєте продуктивність. Ви створили тягар замість активу. Успішні проєкти 2026 року розглядатимуть роботу з верифікації як ключову функцію. Вони не вважають перевірку людиною провалом системи. Натомість вони бачать у цьому необхідну частину архітектури. Вони закладають вартість цієї перевірки в окупність інвестицій з першого дня. Секрет успіху тут – у багаторівневій логіці перевірки. Ось як можна масштабувати процеси і не збожеволіти. Транзакції з високим рівнем впевненості проходять непомітно.

Якщо модель впевнена на 98% і розрахунки вірні, система просто працює далі. Але випадки з низькою впевненістю, як та жовта зона, про яку ми говорили, спричинять ескалацію. Це повністю змінює роль людини. Ми відходимо від введення даних до аудиту даних. У старій моделі людина була двигуном, бо виконувала всю роботу з друку та клікання. У новій моделі людина стає регулятором. Вона обробляє винятки і додає нюанси, які ймовірнісна модель не може повністю зрозуміти. Подумайте, як це впливає на команду. Коли люди знають, що мають дивитися лише на ті 5% випадків, які дійсно складні, вони працюють набагато залученіше. Рутина їх більше не втомлює. Їх захоплює складність непростих завдань. Але для цього потрібно створити правильний інтерфейс. Не можна просто надіслати лист про те, що щось пішло не так. Потрібно показати порівняння пліч-о-пліч. Покажіть людині вихідний документ. Покажіть, що витягнув щі, і виділіть поле, де рівень впевненості впав.

Якщо ви хочете маштабуватися, ви повинні припинити думати, що перевірка людиною означає слабкість вашої автоматизації. Насправді, все навпаки. Добре інтегрована людина – це те, що робить ймовірнісну систему достатньо сильною для реального світу. Це фінальний рівень вашої архітектури самокорекції. Агентне майбутнє. Ми дивимося на новий горизонт під назвою «агентне підприємство». Це логічне завершення всього, що ми сьогодні обговорювали. Ми переходимо у світ, де агенти – це більше не просто прості скрипти чи базові потоки, бо вони стають повноцінними цифровими працівниками. Pava Platform змінюється прямо на наших очах. Вона перетворюється зі стандартного конструктора застосунків на повноцінний центр оркестрації. У старій моделі ви створювали конкретний застосунок для розв'язання конкретної проблеми. А в агентній моделі ви створюєте середовище, де агенти самі розв'язують ці проблеми за вас.

Ці агенти не просто виконують статичний список кроків. Вони спостерігають за середовищем, оцінюють власний рівень впевненості та вирішують, який інструмент насправді краще використати далі. До 2026 року управління виглядатиме зовсім не так, як два роки тому. Такі інструменти, як Perview і Sentinel, переходять до імовірнісного виявлення аномалій. Вони більше не просто шукають витоки паролів. Натомість вони шукають паттерни поведінки, які просто виглядають підозріло. Вони застосовують ту саму логіку подібності, яку ми використовуємо для вилучення даних до безпеки всього вашого тенента. Цей сув є незворотним. Ті, хто тримається жорсткої логіки, якщо то, будуть змушені керувати зламаними системами та розчарованими командами. Вони застрягнуть у циклі постійного обслуговування, намагаючись полагодити скляний будинок, який не був розрахований на таку погоду, агентне підприємство починається з одного усвідомлення.

Нам не потрібно контролювати кожну окрему змінну, щоб отримати надійний результат. Нам просто потрібно контролювати архітектуру. Наша робота – визначити пороги та встановити обмеження, щоб агенти могли працювати в цих межах. У цьому світі ваша бізнес-логіка стає еластичною. Вона адаптується до нового постачальника чи іншого формату документа без потреби переписувати жодного рядка коду. Це справжня перевага low-code. Це здатність рухатися зі швидкістю думки, а не зі швидкістю синтаксису. Але щоб дійти до цього, треба почати сьогодні. Припиніть будувати для ідеального світу і почніть будувати для того хаотичного світу, в якому ми живемо. Ви повинні прийняти сумніви. Завдання на впровадження. Ось ваше домашнє завдання на тиждень.

Ви не можете контролювати те, що ваші користувачі чи постачальники вирішують вам надіслати. Замість боротьби з цією реальністю, додайте поріг впевненості. Зайдіть у свій AI-білда або дію LLM і виведіть цей показник ймовірності. Створіть просту умову. Якщо показник впевненості нижчий за 85%, не дозволяйте потоку зупинитися. Перенаправте цей випадок до папки перевірки або списку SharePoint для ручного контролю. Подивіться, що станеться з вашим рівнем успіху. Ви побачите, як напруга зникне з системи, щойно ви перестанете вдавати, що кожен вхідний сигнал буде ідеальним. Якщо цей сувумисленні змінив ваш підхід, підпишіться на мене, Мірко Пітерса, у LinkedIn. Я постійно ділюся глибокими аналізами цих архітектурних паттернів. Поділіться цим зі своєю командою, особливо якщо ваші потоки зараз дають збої. Нам потрібно припинити будувати зі скла і почати будувати з наміром. Це та сама техніка, і вона скорочує ваш час простою вдвічі, як тільки ви почнете її застосовувати.

Якщо ви хочете дізнатися розширену версію, яку використовують професіонали, подивіться це відео далі. Підписуйтесь на нові туторіали. Припиніть боротися з хаотичною реальністю ваших даних і почніть проєктувати з урахуванням цього. Коли ви використовуєте показники впевненості, ви перетворюєте крихкі процеси на стійкі системи, які дійсно працюють. Але ось у чому річ. Модель працює лише тоді, коли ви будуєте її правильно. Якщо ви хочете побачити, як саме налаштувати це в Coopilot Studio, подивіться це наступне відео прямо зараз. І якщо це змінило ваш погляд на щі, підписуйтесь на мене в LinkedIn або на розсилку Master the New Model.