AI Builder bez programowania – możliwości i ograniczenia

Wprowadzenie do AI Builder i jego roli w demokratyzacji technologii

W świecie dynamicznych zmian technologicznych, sztuczna inteligencja (AI) przestaje być domeną wyłącznie specjalistów IT i data scientistów. Platformy takie jak AI Builder od Microsoft odgrywają kluczową rolę w demokratyzacji dostępu do zaawansowanych rozwiązań AI, umożliwiając tworzenie i wdrażanie inteligentnych rozwiązań nawet osobom bez doświadczenia programistycznego.

AI Builder to narzędzie dostępne w ramach ekosystemu Microsoft Power Platform, które pozwala użytkownikom biznesowym wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji do automatyzacji procesów, analizy danych oraz podejmowania decyzji opartych na predykcjach. Co istotne, korzystanie z AI Builder nie wymaga pisania kodu, co czyni go szczególnie atrakcyjnym dla użytkowników nietechnicznych.

Główna idea stojąca za AI Builder to uproszczenie dostępu do sztucznej inteligencji – zamiast budowania modeli od podstaw, użytkownicy mogą wybierać spośród gotowych szablonów i interfejsów wizualnych, które prowadzą przez proces tworzenia rozwiązań AI krok po kroku. Tym samym, AI Builder wspiera kulturę tzw. citizen development, w której każdy pracownik, niezależnie od poziomu wiedzy technicznej, może mieć realny wpływ na cyfrową transformację organizacji.

Dzięki AI Builder możliwe jest np. rozpoznawanie tekstu na obrazach, analiza nastroju w treści wiadomości, prognozowanie wyników na podstawie danych historycznych czy klasyfikacja informacji. Narzędzie to znajduje zastosowanie w różnych branżach – od finansów, przez marketing, po obsługę klienta – zapewniając szybkie wdrożenie inteligentnych funkcji bez konieczności angażowania zespołów programistycznych.

W efekcie, AI Builder nie tylko zwiększa dostępność nowoczesnych technologii, ale również przyspiesza procesy biznesowe i pozwala organizacjom szybciej reagować na zmieniające się potrzeby rynku. To krok w stronę bardziej inkluzywnej, cyfrowej przyszłości, w której innowacje są dostępne dla szerszego grona użytkowników.

Możliwości AI Builder dla użytkowników nietechnicznych

AI Builder to narzędzie stworzone z myślą o osobach, które nie posiadają doświadczenia programistycznego, a chcą wykorzystać sztuczną inteligencję do automatyzacji procesów i analizy danych. Dzięki intuicyjnemu interfejsowi opartego na przeciąganiu i upuszczaniu (drag-and-drop), użytkownicy biznesowi mogą samodzielnie tworzyć modele AI bez pisania kodu.

Platforma udostępnia gotowe szablony i komponenty, które upraszczają wdrażanie rozwiązań AI w codziennych zadaniach. Umożliwia m.in. analizę obrazów, przetwarzanie języka naturalnego, przewidywanie wyników czy klasyfikację danych. Użytkownicy mogą szybko wdrożyć model AI w swoich aplikacjach biznesowych lub procesach zbudowanych przy użyciu narzędzi Microsoft Power Platform, takich jak Power Apps czy Power Automate.

Ten artykuł powstał jako rozwinięcie jednego z najczęstszych tematów poruszanych podczas szkoleń Cognity.

Kluczowe możliwości obejmują:

• Rozpoznawanie tekstu i formularzy – automatyczne wyodrębnianie danych z dokumentów, np. faktur i formularzy PDF.
• Klasyfikacja danych – przypisywanie kategorii do danych na podstawie wcześniej zdefiniowanych przykładów.
• Prognozowanie – przewidywanie przyszłych wartości na podstawie danych historycznych.
• Analiza nastrojów – ocena emocjonalnego tonu treści pisanych, np. opinii klientów.
• Rozpoznawanie obiektów – identyfikacja konkretnych elementów na zdjęciach, co wspiera np. kontrolę jakości.

Dzięki tym funkcjom AI Builder otwiera drzwi do wykorzystania sztucznej inteligencji przez pracowników działów biznesowych, marketingowych czy administracyjnych – bez potrzeby angażowania zespołów IT czy data scientistów.

Przykładowe zastosowania AI Builder bez potrzeby kodowania

AI Builder, jako narzędzie wchodzące w skład Microsoft Power Platform, umożliwia użytkownikom nietechnicznym tworzenie i wdrażanie modeli sztucznej inteligencji bez konieczności pisania kodu. Dzięki gotowym szablonom i intuicyjnemu interfejsowi, możliwe jest szybkie zastosowanie rozwiązań AI w codziennych procesach biznesowych. Poniżej przedstawiamy wybrane przykłady praktycznego wykorzystania AI Builder w organizacjach:

• Odczytywanie danych z dokumentów (form recognizer) – automatyczne pozyskiwanie informacji z faktur, zamówień czy formularzy PDF, które mogą być następnie przesyłane do systemów ERP lub baz danych.
• Klasyfikacja opinii i e-maili (text classification) – analiza treści wiadomości w celu ich automatycznego przypisania do odpowiednich kategorii, np. reklamacje, zapytania ofertowe, zgłoszenia techniczne.
• Rozpoznawanie obiektów na zdjęciach (object detection) – identyfikacja wybranych elementów na obrazach, przydatna np. w kontroli jakości, inwentaryzacji lub monitoringu zasobów.
• Prognozowanie wyników (prediction) – przewidywanie określonych wartości, np. prawdopodobieństwa wygaśnięcia umowy lub szansy na zamknięcie sprzedaży, na podstawie danych historycznych.
• Analiza nastrojów (sentiment analysis) – ocena emocjonalnego wydźwięku wypowiedzi klientów w mediach społecznościowych lub formularzach opinii.

Poniższa tabela ilustruje różnice między wybranymi typami modeli dostępnych w AI Builder oraz przykładami ich zastosowania:

Dzięki integracji z narzędziami takimi jak Power Apps czy Power Automate, użytkownicy mogą w prosty sposób budować automatyczne przepływy pracy lub aplikacje, które korzystają z modeli AI. Wszystko to odbywa się bez konieczności znajomości języków programowania, co czyni AI Builder atrakcyjnym rozwiązaniem dla szerokiego grona użytkowników biznesowych. Osoby, które chcą lepiej zrozumieć możliwości Power Platform, mogą skorzystać z Kursu Microsoft PowerApps podstawowy – tworzenie aplikacji, projektowanie i automatyzowanie procesów biznesowych.

Proces tworzenia modeli AI w AI Builder – krok po kroku

AI Builder w ramach Microsoft Power Platform umożliwia tworzenie modeli sztucznej inteligencji bez znajomości programowania. Proces ten został zaprojektowany z myślą o użytkownikach biznesowych i nietechnicznych, dzięki czemu możliwe jest szybkie wdrażanie rozwiązań AI w codziennych procesach firmowych. Poniżej przedstawiamy ogólny przebieg tworzenia modelu AI w AI Builder. Na szkoleniach Cognity pokazujemy, jak poradzić sobie z tym zagadnieniem krok po kroku – poniżej przedstawiamy skrót tych metod.

• 1. Wybór typu modelu
  Użytkownik rozpoczyna od wybrania rodzaju modelu AI, który chce stworzyć. AI Builder oferuje różne typy modeli, m.in. klasyfikację, analizę tekstu, wykrywanie obiektów, ekstrakcję formularzy czy prognozowanie. Wybór zależy od konkretnego scenariusza biznesowego.
• 2. Przygotowanie danych
  Model AI potrzebuje danych do nauki. AI Builder umożliwia zaimportowanie danych z różnych źródeł, takich jak SharePoint, Excel, Dataverse czy SQL Server. Kluczowe jest, aby dane były odpowiednio przygotowane — dobrze ustrukturyzowane i reprezentatywne dla problemu, który ma być rozwiązany.
• 3. Konfiguracja modelu
  W zależności od wybranego typu modelu, użytkownik konfiguruje sposób jego działania. Może to obejmować wskazanie kolumn, które zawierają dane wejściowe (cechy) i kolumny z oczekiwanym wynikiem (etykiety). Proces ten odbywa się poprzez interfejs graficzny, bez potrzeby pisania kodu.
• 4. Trenowanie modelu
  Po zdefiniowaniu danych, AI Builder przeprowadza automatyczny proces uczenia modelu. Narzędzie analizuje dane, identyfikuje wzorce i tworzy model predykcyjny. Czas trenowania zależy od wielkości zbioru danych i złożoności modelu. Użytkownik może śledzić postęp i jakość modelu w czasie rzeczywistym.
• 5. Ocena i testowanie
  Po zakończeniu treningu, AI Builder udostępnia metryki skuteczności modelu, takie jak dokładność, precyzja czy recall. Użytkownik może przeprowadzić testy na rzeczywistych danych, aby sprawdzić, jak dobrze model radzi sobie z przewidywaniem wyników.
• 6. Publikacja i użycie modelu
  Gdy model osiągnie satysfakcjonujący poziom jakości, można go opublikować. Opublikowany model może być następnie używany w aplikacjach Power Apps, przepływach Power Automate lub innych częściach ekosystemu Power Platform.

W poniższej tabeli zestawiono typowe typy modeli dostępne w AI Builder wraz z ich zastosowaniem:

Tworzenie modeli AI za pomocą AI Builder nie wymaga umiejętności kodowania, co umożliwia osobom z różnych działów – od marketingu po logistykę – wykorzystanie sztucznej inteligencji w swoich zadaniach.

Integracja AI Builder z innymi narzędziami Microsoft Power Platform

AI Builder został zaprojektowany jako integralna część ekosystemu Microsoft Power Platform, co umożliwia użytkownikom nietechnicznym tworzenie inteligentnych rozwiązań bez konieczności pisania kodu. Dzięki ścisłej integracji z takimi komponentami jak Power Apps, Power Automate i Power BI, AI Builder znacząco rozszerza możliwości analizy danych, automatyzacji procesów i budowy aplikacji biznesowych. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i efektywniej wykorzystywać Power Apps w połączeniu z AI Builderem, sprawdź nasz kurs PowerApps średniozaawansowany.

Główne narzędzia Power Platform i ich rola

Korzyści z połączenia AI Builder z Power Platform

• Spójność środowiska: Wszystkie narzędzia działają w ramach jednej platformy, co ułatwia zarządzanie i wspólną pracę nad rozwiązaniami.
• Bezproblemowe wdrażanie modeli: Trening i wdrożenie modeli AI odbywa się w tym samym ekosystemie, bez potrzeby eksportu do zewnętrznych aplikacji.
• Wzrost efektywności: Użytkownicy mogą szybko reagować na zmiany biznesowe, tworząc zautomatyzowane procesy i aplikacje wspomagane przez sztuczną inteligencję.

Przykład wykorzystania

Przykładowo, model AI wykrywający tekst z faktur (stworzoną w AI Builder) może zostać osadzony w Power Automate jako krok w przepływie pracy: po przesłaniu faktury na SharePoint, system automatycznie odczytuje dane i przekazuje je do systemu finansowego – wszystko bez pisania ani jednej linijki kodu.

// Przykład prostego przepływu w Power Automate
Trigger: Plik dodany do SharePoint
↓
Action: AI Builder – Wyodrębnij dane z formularza
↓
Action: Dodaj dane do listy SharePoint lub wyślij do systemu ERP

Integracja ta stanowi fundament dla dalszego rozwoju nowoczesnych i dostępnych dla każdego rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w środowisku Microsoft.

Ograniczenia i wyzwania dla użytkowników nietechnicznych

AI Builder został zaprojektowany z myślą o tym, by umożliwić osobom bez zaplecza programistycznego tworzenie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Mimo to, użytkownicy nietechniczni mogą natrafić na określone bariery i trudności podczas pracy z tym narzędziem. Poniżej przedstawiono najczęstsze ograniczenia oraz wyzwania, które mogą pojawić się w praktyce.

• Ograniczona elastyczność modeli AI: Gotowe komponenty AI Buildera, choć wygodne, oferują tylko określony zakres funkcjonalności. Użytkownicy nie mogą dowolnie modyfikować działania modeli ani ich architektury, co ogranicza zastosowanie w niestandardowych scenariuszach.
• Brak zaawansowanej kontroli nad danymi: Choć można importować dane z różnych źródeł, AI Builder nie oferuje zaawansowanych mechanizmów przygotowania danych (data preprocessing), co może prowadzić do nieoptymalnych wyników modeli.
• Trudności w interpretacji wyników: Dla osób bez wiedzy z zakresu statystyki czy uczenia maszynowego, zrozumienie metryk skuteczności modeli (np. dokładność, recall, precision) może być problematyczne.
• Ograniczenia licencyjne i kosztowe: Niektóre funkcje AI Builder są dostępne tylko w określonych planach Microsoft Power Platform, co może ograniczyć dostępność dla mniejszych organizacji lub zespołów.
• Problemy z integracją danych: Choć AI Builder współpracuje z wieloma usługami Microsoft, integracja z zewnętrznymi źródłami danych może wymagać dodatkowej konfiguracji lub wsparcia technicznego.

Aby lepiej zobrazować wyzwania, przedstawiono porównanie poniżej:

Pomimo tych wyzwań, AI Builder wciąż stanowi wartościowe narzędzie dla użytkowników biznesowych. Kluczem do jego efektywnego wykorzystania jest świadomość jego ograniczeń i umiejętność ich kompensowania poprzez właściwe planowanie projektów AI.

Najlepsze praktyki i rekomendacje dla efektywnego wykorzystania AI Builder

Skuteczne korzystanie z AI Builder nie wymaga zaawansowanej wiedzy technicznej, jednak by w pełni wykorzystać jego potencjał, warto stosować się do kilku sprawdzonych zasad. Oto kluczowe praktyki, które pomogą użytkownikom nietechnicznym osiągać lepsze rezultaty przy pracy z tym narzędziem:

• Określ jasny cel biznesowy: Przed rozpoczęciem pracy z AI Builder, warto dokładnie zdefiniować, jaki problem ma zostać rozwiązany. Jasno określony cel ułatwia wybór odpowiedniego typu modelu i danych wejściowych.
• Wykorzystuj istniejące szablony: AI Builder oferuje gotowe modele i szablony, które mogą znacząco skrócić czas wdrożenia. Są one idealnym punktem wyjścia dla osób bez doświadczenia programistycznego.
• Dobrze przygotuj dane: Jakość danych ma bezpośredni wpływ na efektywność modeli AI. Upewnij się, że dane są kompletne, poprawnie sformatowane i reprezentatywne dla problemu, który chcesz rozwiązać.
• Testuj i monitoruj działanie modeli: Po wdrożeniu modelu AI warto regularnie sprawdzać jego skuteczność w praktyce. Dzięki temu możliwe jest szybkie wykrycie błędów i dostosowanie modelu do zmieniających się warunków.
• Ucz się na przykładach: Analizowanie istniejących wdrożeń i scenariuszy użycia AI Builder może dostarczyć cennych inspiracji i uniknąć typowych błędów.
• Współpracuj z zespołem: Nawet jeśli samodzielnie budujesz model, warto konsultować się z innymi członkami zespołu – szczególnie z osobami odpowiedzialnymi za dane czy procesy biznesowe, których dotyczy model.

Stosowanie się do tych rekomendacji pozwala nie tylko przyspieszyć wdrożenie rozwiązań z wykorzystaniem AI Builder, ale także zwiększa ich skuteczność i zgodność z rzeczywistymi potrzebami biznesowymi.

Podsumowanie i przyszłość rozwoju AI Builder dla szerszego grona użytkowników

AI Builder to narzędzie, które znacząco przyczynia się do demokratyzacji sztucznej inteligencji, pozwalając użytkownikom biznesowym i nietechnicznym na tworzenie rozwiązań opartych na AI bez potrzeby pisania kodu. Dzięki intuicyjnemu interfejsowi i gotowym szablonom, osoby bez doświadczenia programistycznego mogą wykorzystywać uczenie maszynowe do automatyzacji procesów, poprawy efektywności i wspierania decyzji w codziennej pracy.

Wśród najczęstszych zastosowań AI Builder znajdują się rozpoznawanie formularzy i obrazów, analiza nastrojów, klasyfikacja tekstu czy prognozowanie danych biznesowych. To sprawia, że narzędzie znajduje zastosowanie w wielu branżach – od administracji i finansów, po sprzedaż, HR i obsługę klienta.

Patrząc w przyszłość, AI Builder ma potencjał, by stać się jeszcze bardziej dostępny i elastyczny. Wraz z rozwojem technologii Microsoft Power Platform oraz rosnącą popularnością rozwiązań typu low-code/no-code, można spodziewać się dalszych udoskonaleń interfejsu, szerszego zakresu gotowych modeli oraz lepszej integracji z innymi systemami i usługami. Dążenie do uproszczenia tworzenia modeli AI sprawia, że coraz więcej użytkowników – niezależnie od poziomu wiedzy technicznej – będzie mogło aktywnie uczestniczyć w cyfrowej transformacji swoich organizacji. W Cognity zachęcamy do traktowania tej wiedzy jako punktu wyjścia do zmiany – i wspieramy w jej wdrażaniu.

Copilot w Teams – jak AI wspiera spotkania i komunikację zespołów 26 grudnia 2025

Relacje w modelu danych Power BI – jak poprawnie łączyć wiele tabel? 23 grudnia 2025