OCR, klasyfikacja i predykcja – co naprawdę potrafi AI Builder

Wprowadzenie do AI Builder

AI Builder to narzędzie dostępne w ekosystemie Microsoft Power Platform, które umożliwia tworzenie i wdrażanie modeli sztucznej inteligencji bez potrzeby zaawansowanego programowania. Jest skierowane do użytkowników biznesowych, którzy chcą usprawnić procesy i zwiększyć efektywność działań przy użyciu automatyzacji opartej na danych.

Dzięki AI Builder można z łatwością wdrażać rozwiązania oparte na rozpoznawaniu tekstu (OCR), klasyfikacji dokumentów oraz predykcji opartych na danych historycznych. Narzędzie integruje się z Power Apps i Power Automate, co pozwala na szybkie tworzenie inteligentnych aplikacji oraz automatyzację przepływów pracy.

Największą zaletą AI Buildera jest jego intuicyjny interfejs i gotowe szablony, które skracają czas potrzebny na uruchomienie modeli AI. Użytkownik może m.in.:

• automatycznie odczytywać dane z faktur, formularzy i innych dokumentów poprzez OCR,
• kategoryzować dokumenty na podstawie ich zawartości,
• przewidywać wartości lub klasyfikacje na podstawie danych liczbowych lub tekstowych.

AI Builder znajduje zastosowanie w różnych branżach – od finansów i logistyki po administrację i obsługę klienta – wszędzie tam, gdzie istnieje potrzeba przetwarzania dużych ilości informacji w sposób inteligentny i zautomatyzowany.

Rozpoznawanie tekstu (OCR) – możliwości i zastosowania

Jedną z kluczowych funkcji AI Builder jest rozpoznawanie tekstu, znane szerzej jako OCR (Optical Character Recognition). Technologia ta umożliwia automatyczne odczytywanie i digitalizowanie tekstu z dokumentów papierowych, zdjęć, skanów oraz innych materiałów graficznych. Dzięki temu możliwe jest przekształcenie nieustrukturyzowanych danych wizualnych w edytowalny i przeszukiwalny tekst.

AI Builder wykorzystuje mechanizmy sztucznej inteligencji do identyfikowania tekstu w różnych układach i formatach, co pozwala na jego zastosowanie w wielu branżach – od finansów i administracji, przez logistykę, aż po zdrowie i edukację. W Cognity często spotykamy się z pytaniami na ten temat podczas szkoleń, dlatego postanowiliśmy przybliżyć go również na blogu.

• Automatyzacja procesów biurowych: OCR umożliwia szybsze przetwarzanie faktur, formularzy czy umów, eliminując konieczność ręcznego przepisywania danych.
• Obsługa dokumentów papierowych: Funkcja ta sprawdza się przy digitalizacji archiwów oraz przy pracy z dokumentami, które istnieją tylko w formie fizycznej.
• Integracja z przepływami pracy: Rozpoznany tekst może być bezpośrednio przekazywany do dalszych etapów procesów, takich jak klasyfikacja dokumentów czy analiza predykcyjna.

Dzięki prostemu interfejsowi i integracji z platformą Microsoft Power Platform, AI Builder pozwala na szybkie wdrożenie rozwiązań OCR bez konieczności posiadania zaawansowanej wiedzy programistycznej. To narzędzie, które znacząco przyspiesza i ułatwia cyfryzację firmowych zasobów informacji.

Klasyfikacja dokumentów – jak to działa i kiedy warto używać

Klasyfikacja dokumentów to jedna z kluczowych funkcjonalności AI Builder, umożliwiająca automatyczne przypisywanie dokumentów do określonych kategorii na podstawie ich zawartości. Technologia ta opiera się na algorytmach uczenia maszynowego, które analizują tekst i strukturę dokumentu, aby określić jego typ lub przeznaczenie.

Dzięki tej funkcji możliwe jest zautomatyzowanie wielu czynności biurowych i procesów biznesowych, takich jak:

• sortowanie korespondencji przychodzącej (np. faktury, umowy, reklamacje),
• automatyczne kierowanie dokumentów do odpowiednich działów lub systemów,
• przygotowanie dokumentów do dalszego przetwarzania, np. ekstrakcji danych.

AI Builder pozwala użytkownikowi stworzyć własny model klasyfikacji dokumentów na podstawie przykładów. Użytkownik dostarcza zestaw dokumentów treningowych, przypisuje je do kategorii, a następnie model uczy się rozpoznawać wzorce i na tej podstawie dokonuje predykcji dla nowych dokumentów.

Warto używać klasyfikacji dokumentów w sytuacjach, gdy organizacja przetwarza dużą liczbę dokumentów o różnym przeznaczeniu, a ręczne ich przeglądanie i sortowanie jest czasochłonne i podatne na błędy. Automatyzacja tego procesu nie tylko przyspiesza obieg dokumentów, ale także zwiększa dokładność i pozwala pracownikom skupić się na bardziej wartościowych zadaniach. Jeśli chcesz lepiej poznać narzędzia umożliwiające projektowanie i automatyzowanie procesów — sprawdź Kurs Microsoft PowerApps podstawowy - tworzenie aplikacji, projektowanie i automatyzowanie procesów biznesowych.

Model predykcji – analiza danych i przewidywanie wyników

Model predykcji w AI Builder to narzędzie umożliwiające tworzenie prognoz na podstawie danych historycznych. Dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego, użytkownicy mogą przewidywać zachowania klientów, popyt na produkty, terminy płatności czy ryzyko rezygnacji z usług. Model ten ułatwia podejmowanie decyzji w oparciu o dane, bez konieczności manualnej analizy dużych zbiorów informacji.

Podstawową cechą modelu predykcyjnego jest jego zdolność do identyfikowania wzorców w danych i stosowania ich w odniesieniu do nowych przypadków. Proces ten zwykle składa się z czterech kroków: przygotowania danych, trenowania modelu, walidacji oraz prognozowania.

W AI Builder użytkownik nie musi posiadać specjalistycznej wiedzy z zakresu programowania czy statystyki – cały proces tworzenia modelu oparty jest na interfejsie graficznym i prowadzi krok po kroku przez konfigurację. Na szkoleniach Cognity pokazujemy, jak poradzić sobie z tym zagadnieniem krok po kroku – poniżej przedstawiamy skrót tych metod.

Poniżej przedstawiono podstawowe różnice między modelem predykcyjnym a innymi funkcjami AI Buildera:

Przykładowe zastosowania modelu predykcyjnego w AI Builder obejmują:

• Określanie prawdopodobieństwa zakupu przez klienta na podstawie wcześniejszych transakcji,
• Prognozowanie opóźnień w płatnościach faktur,
• Szacowanie przychodów w nadchodzących miesiącach,
• Ocena ryzyka utraty klienta (churn),
• Analiza skuteczności kampanii marketingowych.

Tworzenie modelu predykcyjnego w AI Builder nie wymaga pisania kodu, ale dla bardziej zaawansowanych użytkowników istnieje możliwość integracji z Power Automate oraz Power Apps, co pozwala na automatyczne podejmowanie działań na podstawie prognozowanego wyniku.

Dostępne modele w AI Builder i ich konfiguracja

AI Builder w Microsoft Power Platform oferuje zestaw gotowych modeli sztucznej inteligencji, które można łatwo zintegrować z procesami biznesowymi – bez konieczności pisania kodu. Modele te dzielą się na kilka głównych kategorii, z których każda odpowiada na inne potrzeby analizy danych i automatyzacji.

Proces konfiguracji modeli w AI Builder jest intuicyjny i przebiega w kilku krokach:

• Wybór typu modelu: użytkownik wybiera model pasujący do konkretnego celu biznesowego.
• Trenowanie modelu: modele wymagają zestawu danych treningowych. Użytkownik może przesłać własne dane lub skorzystać z danych testowych.
• Walidacja: przed opublikowaniem modelu można przeprowadzić testy jego skuteczności na podstawie danych walidacyjnych.
• Publikacja i użycie: gotowy model można zintegrować z Power Automate, aplikacjami Power Apps lub wykorzystać w Dynamics 365.

Przykład użycia modelu klasyfikacji w Power Automate:

{
  "type": "AI Builder",
  "model": "Document Classification",
  "input": {
    "document": "@{triggerBody()['DocumentContent']}"
  },
  "output": {
    "category": "@{outputs('AI_Model')['Category']}"
  }
}

Dzięki gotowym modelom AI Builder znacząco upraszcza proces wdrażania sztucznej inteligencji w codziennych zadaniach biznesowych, nawet bez zaawansowanej wiedzy technicznej. Jeśli chcesz rozwinąć swoje umiejętności i tworzyć jeszcze bardziej zaawansowane rozwiązania, sprawdź Kurs PowerApps zaawansowany - tworzenie złożonych aplikacji biznesowych i analitycznych.

Przykłady zastosowań biznesowych

AI Builder znajduje szerokie zastosowanie w wielu branżach, dostarczając rozwiązania automatyzujące procesy, zwiększające efektywność operacyjną i wspierające podejmowanie decyzji. Poniżej przedstawiamy przykładowe scenariusze dla trzech głównych obszarów funkcjonalności: rozpoznawania tekstu (OCR), klasyfikacji dokumentów oraz modeli predykcyjnych.

Warto zauważyć, że AI Builder może być integrowany z innymi narzędziami pakietu Power Platform, co pozwala tworzyć kompletne rozwiązania automatyzujące procesy end-to-end. Przykładowo:

• W sektorze finansowym narzędzia OCR mogą być używane do zautomatyzowanej obsługi wniosków kredytowych.
• W dziale HR klasyfikacja dokumentów pomaga szybko przetwarzać aplikacje o pracę i przypisywać je do odpowiednich rekruterów.
• W marketingu modele predykcyjne wspierają analizę skuteczności kampanii i przewidują zachowania klientów.

Każde z tych zastosowań przekłada się na wymierne korzyści: oszczędność czasu, redukcję kosztów oraz poprawę jakości analiz i decyzji biznesowych.

Ograniczenia i najlepsze praktyki

AI Builder to potężne narzędzie do przetwarzania danych, jednak – jak każda technologia – ma swoje ograniczenia. Zrozumienie tych ograniczeń oraz stosowanie sprawdzonych praktyk znacząco wpływa na skuteczność wdrożeń i jakość uzyskiwanych rezultatów.

Ograniczenia AI Builder:

• Jakość danych wejściowych – Modele AI są wrażliwe na jakość dostarczanych danych. Niewyraźne obrazy dokumentów, nieczytelne teksty czy niestandardowe formaty mogą wpływać negatywnie na jakość rozpoznania lub predykcji.
• Ograniczona personalizacja – Choć AI Builder oferuje możliwość tworzenia modeli dostosowanych do konkretnych potrzeb, nie daje takiej elastyczności jak specjalistyczne rozwiązania AI rozwijane od podstaw przez zespoły programistyczne.
• Wydajność przy dużej skali – W przypadku bardzo dużych wolumenów danych (np. tysięcy dokumentów dziennie), AI Builder może napotykać ograniczenia związane z wydajnością lub kosztami przetwarzania.
• Wymagana znajomość kontekstu biznesowego – AI Builder nie zastępuje wiedzy eksperta. Dobre wyniki predykcji czy klasyfikacji wymagają zrozumienia danych i odpowiedniego przygotowania modelu.

Najlepsze praktyki:

• Przygotuj dane przed użyciem – Zadbaj o wysoką jakość danych wejściowych: skany dokumentów powinny być czytelne, dane strukturalne – poprawnie sformatowane, a zestawy danych do trenowania – dobrze opisane i reprezentatywne.
• Testuj na małej skali – Przed wdrożeniem rozwiązania na szeroką skalę warto przetestować model na mniejszym zbiorze danych, aby ocenić jego dokładność i stabilność.
• Regularnie aktualizuj modele – Modele predykcyjne i klasyfikacyjne powinny być okresowo aktualizowane, zwłaszcza gdy zmieniają się dane, na których operują.
• Monitoruj wyniki i zbieraj feedback – Użytkownicy końcowi powinni mieć możliwość zgłaszania błędów lub nieprawidłowości, co pozwala na bieżącą optymalizację działania modeli.
• Rozważ kwestie prywatności i bezpieczeństwa – Przetwarzając dokumenty i dane z użyciem AI Buildera, należy zadbać o zgodność z obowiązującymi regulacjami dotyczącymi ochrony danych osobowych.

Stosowanie się do tych zasad pozwala maksymalizować korzyści płynące z wykorzystania AI Buildera i ograniczyć ryzyko błędów, które mogą wpłynąć na wyniki biznesowe.

Podsumowanie i dalsze kroki

AI Builder to narzędzie oferujące szeroką gamę funkcji związanych ze sztuczną inteligencją, które można łatwo zintegrować z aplikacjami biznesowymi. Jego największą zaletą jest dostępność gotowych modeli, które nie wymagają zaawansowanej wiedzy programistycznej, co sprawia, że technologia AI staje się dostępna dla szerszego grona użytkowników.

Najważniejsze funkcje AI Builder obejmują:

• Rozpoznawanie tekstu (OCR) – umożliwia automatyczne odczytywanie danych z dokumentów w formacie graficznym lub PDF.
• Klasyfikację – pozwala na automatyczne przypisywanie dokumentów lub danych do określonych kategorii na podstawie zawartości.
• Predykcję – wykorzystuje dane historyczne do prognozowania przyszłych wyników i wspierania procesów decyzyjnych.

Każde z tych rozwiązań odpowiada na inne potrzeby biznesowe i może znacząco zwiększyć efektywność operacyjną. Wybór odpowiedniego modelu zależy przede wszystkim od rodzaju danych, celu analizy oraz oczekiwanego rezultatu.

AI Builder otwiera nowe możliwości dla firm chcących wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji w codziennych działaniach – od automatyzacji procesów po podejmowanie decyzji opartych na danych. Na zakończenie – w Cognity wierzymy, że wiedza najlepiej działa wtedy, gdy jest osadzona w codziennej pracy. Dlatego szkolimy praktycznie.

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