AI Builder w Power Automate – jak dokumenty, maile i zdjęcia zamienić w dane

Wprowadzenie do AI Buildera w Power Automate

AI Builder to narzędzie Microsoft, które umożliwia użytkownikom biznesowym wykorzystanie sztucznej inteligencji bez konieczności posiadania zaawansowanej wiedzy programistycznej. Zintegrowany z platformą Power Automate, AI Builder pozwala na szybkie tworzenie przepływów pracy wykorzystujących modele AI do przetwarzania danych w sposób inteligentny i zautomatyzowany.

W praktyce AI Builder ułatwia analizowanie dokumentów, rozpoznawanie treści z obrazów, klasyfikowanie informacji czy prognozowanie wyników na podstawie danych historycznych. Dzięki niemu możliwe jest przekształcenie nieustrukturyzowanych danych – takich jak formularze papierowe, zeskanowane faktury czy wiadomości e-mail – w uporządkowane informacje gotowe do dalszego przetwarzania.

Najważniejsze możliwości AI Buildera w Power Automate obejmują:

• Form Processing – rozpoznawanie i wyodrębnianie danych z formularzy, takich jak faktury, zamówienia czy wnioski.
• Classification – automatyczne przypisywanie kategorii do danych tekstowych, np. klasyfikacja zgłoszeń serwisowych.
• Prediction – przewidywanie wartości lub wyników na podstawie wzorców w danych.
• OCR – rozpoznawanie tekstu z obrazów i dokumentów, co umożliwia analizę zeskanowanych treści.
• Przetwarzanie e-maili – identyfikacja kluczowych informacji zawartych w treści wiadomości i ich załącznikach.

Dzięki AI Builderowi organizacje mogą w prosty sposób zautomatyzować wiele powtarzalnych procesów, zwiększając efektywność operacyjną i ograniczając liczbę błędów wynikających z ręcznego wprowadzania danych.

Form Processing – automatyzacja przetwarzania formularzy

Jednym z najpraktyczniejszych zastosowań AI Buildera w Power Automate jest Form Processing, czyli możliwość automatycznego odczytywania i strukturyzowania danych z dokumentów zawierających formularze. To rozwiązanie przyspiesza obsługę dokumentów takich jak faktury, zamówienia, formularze zgłoszeniowe czy wnioski, eliminując konieczność ręcznego przepisywania danych.

AI Builder umożliwia stworzenie własnego modelu rozpoznającego określone pola w dokumentach, np. datę, kwotę, numer klienta czy nazwę produktu. Dzięki integracji z Power Automate, zidentyfikowane dane mogą być natychmiast wykorzystywane w przepływach – np. do aktualizacji rekordów w bazach danych, przesyłania informacji do systemów ERP czy automatycznego wysyłania powiadomień.

Kluczową zaletą Form Processing jest to, że działa zarówno z dokumentami cyfrowymi (PDF, skany), jak i zrobionymi zdjęciami papierowych formularzy. Przetwarzanie opiera się na technologii OCR wspieranej przez sztuczną inteligencję, co pozwala uzyskać wysoką dokładność nawet w przypadku różnorodnych układów dokumentów.

Funkcjonalność ta znajduje zastosowanie w wielu branżach – od finansów i logistyki, po administrację publiczną – wszędzie tam, gdzie duża liczba dokumentów musi być szybko przekształcona w użyteczne dane. Ten wpis powstał w odpowiedzi na zagadnienia, które regularnie pojawiają się na szkoleniach prowadzonych przez Cognity.

Classification i Prediction – inteligentna analiza danych

AI Builder w Power Automate oferuje dwa zaawansowane modele sztucznej inteligencji przeznaczone do analizy i interpretacji danych: Classification oraz Prediction. Choć oba narzędzia służą do podejmowania decyzji na podstawie danych, różnią się zakresem zastosowania i typem danych, z którymi pracują.

Podstawowe różnice

Zastosowania w praktyce

Model Classification sprawdzi się świetnie, gdy potrzebujemy automatycznej kategoryzacji danych, takich jak przypisywanie zgłoszeń do odpowiednich działów na podstawie ich treści lub wykrywanie typu dokumentu. Z kolei Prediction ułatwia podejmowanie decyzji opartych na danych historycznych – na przykład przy ocenie ryzyka, prognozowaniu sprzedaży czy identyfikowaniu potencjalnych klientów.

Przykład użycia w przepływie Power Automate

{
  "type": "Prediction",
  "inputs": {
    "customer_age": 35,
    "contract_type": "miesięczny",
    "payment_history": "opóźnione"
  },
  "outputs": {
    "churn_likelihood": "wysokie"
  }
}

Powyższy przykład przedstawia uproszczony scenariusz, w którym model Prediction ocenia prawdopodobieństwo rezygnacji klienta na podstawie jego atrybutów.

Dzięki integracji modeli Classification i Prediction z Power Automate, możliwe jest tworzenie dynamicznych przepływów, które inteligentnie reagują na dane biznesowe w czasie rzeczywistym. Umożliwia to automatyzację procesów decyzyjnych bez potrzeby pisania linii kodu. Jeśli chcesz nauczyć się, jak efektywnie korzystać z Power Automate w praktyce, zapraszamy do zapoznania się z Kursem Microsoft Power Automate (kurs Flow) podstawowym – automatyzacja procesów i zadań.

OCR – rozpoznawanie tekstu ze zdjęć i dokumentów

Jednym z kluczowych komponentów AI Buildera w Power Automate jest funkcja OCR (Optical Character Recognition), która umożliwia automatyczne wyodrębnianie tekstu z obrazów i zeskanowanych dokumentów. Dzięki temu możliwe jest przekształcenie nieustrukturyzowanych danych wizualnych w formę cyfrową, gotową do dalszego przetwarzania w przepływach pracy. W Cognity mamy doświadczenie w pracy z zespołami, które wdrażają to rozwiązanie – dzielimy się tym także w artykule.

OCR w AI Builderze znajduje zastosowanie w wielu codziennych scenariuszach, takich jak:

• ekstrakcja danych z faktur papierowych lub zdjęć paragonów,
• odczytywanie numerów seryjnych z etykiet produktów,
• przetwarzanie formularzy wypełnianych ręcznie i przesyłanych jako skany,
• digitalizacja dokumentów archiwalnych.

AI Builder oferuje model Text Recognition, który potrafi analizować zarówno tekst wydrukowany, jak i odręczny. Zintegrowanie go z Power Automate pozwala zautomatyzować cały proces – od pobrania obrazu, przez rozpoznanie tekstu, aż po zapisanie wyników w Excelu, SharePoint czy bazie danych.

Warto zaznaczyć, że OCR w AI Builderze nie wymaga znajomości języków programowania – proces tworzenia modelu i jego użycia w przepływie odbywa się w sposób wizualny. Przykładowy fragment przepływu z użyciem OCR może wyglądać następująco:

{
  "inputs": {
    "image": "@{triggerOutputs()?['body/ContentBytes']}"
  },
  "model": "prebuilt-text-recognition"
}

To narzędzie szczególnie dobrze sprawdza się w organizacjach, które chcą ograniczyć czas poświęcany na ręczne przepisywanie danych oraz zwiększyć dokładność i skalowalność procesów związanych z obiegiem dokumentów.

Przetwarzanie e-maili i załączników z użyciem AI Buildera

Power Automate w połączeniu z AI Builderem umożliwia wydajne i zautomatyzowane przetwarzanie wiadomości e-mail oraz ich załączników. Dzięki temu organizacje mogą usprawnić obieg dokumentów, przyspieszyć reakcje na zapytania klientów czy zautomatyzować klasyfikację treści przychodzących wiadomości. Jeśli chcesz nauczyć się tworzyć zaawansowane przepływy i w pełni wykorzystać potencjał tego narzędzia, sprawdź nasz Kurs Microsoft Power Automate zaawansowany - automatyzacja i synchronizacja przepływów.

AI Builder oferuje kilka modeli, które można zastosować w przypadku maili i załączników. W zależności od charakteru informacji zawartej w wiadomości lub dołączonych dokumentach, możliwe jest m.in.:

• Wydobywanie danych z treści e-maila – np. identyfikacja numeru zamówienia, daty dostawy czy danych kontaktowych nadawcy.
• Rozpoznawanie i interpretacja załączników – np. faktur w PDF, formularzy Worda lub zdjęć dokumentów przesłanych jako JPG/PNG.
• Automatyczna klasyfikacja wiadomości – np. przypisanie wiadomości do kategorii: reklamacja, zapytanie ofertowe, zgłoszenie serwisowe.

W zależności od zastosowanego modelu AI Buildera, przetwarzanie może wyglądać inaczej. Poniższa tabela ilustruje podstawowe różnice między wybranymi typami modeli:

Przykładowo, można zbudować przepływ, który po odebraniu wiadomości z załączoną fakturą:

• ekstrahuje dane z faktury przy użyciu modelu Form Processing,
• klasyfikuje typ zapytania w treści maila,
• a następnie zapisuje dane do SharePoint lub wysyła powiadomienie do odpowiedniego działu.

Taka automatyzacja znacząco zmniejsza czas reakcji oraz eliminuje błędy wynikające z ręcznego przetwarzania korespondencji i dokumentów.

Integracja AI Buildera ze standardowymi przepływami Power Automate

AI Builder w Power Automate umożliwia wzbogacenie klasycznych przepływów o funkcje sztucznej inteligencji, dzięki czemu procesy biznesowe stają się bardziej dynamiczne i autonomiczne. Integracja ta polega na użyciu gotowych lub niestandardowych modeli AI w ramach przepływów, co pozwala na wykonywanie złożonych operacji na danych bez konieczności pisania kodu.

Typowe przepływy Power Automate opierają się na logice warunkowej i zdarzeniach – reagują na przychodzące e-maile, zmiany w bazach danych, formularzach czy też działania użytkowników. AI Builder rozszerza te możliwości, pozwalając na analizę treści wiadomości, interpretację obrazów czy przewidywanie wyników na podstawie danych historycznych.

Poniżej przedstawiono porównanie funkcji standardowych przepływów i tych wspieranych przez AI Buildera:

Integracja modeli AI z przepływami odbywa się w intuicyjny sposób – po utworzeniu lub wybraniu modelu w AI Builderze, można go dodać do przepływu jako standardową akcję. Przykład wykorzystania modelu predykcyjnego może wyglądać tak:

{
  "type": "Predict",
  "inputs": {
    "ModelId": "model_guid",
    "Inputs": {
      "Amount": 1200,
      "CustomerType": "Premium"
    }
  }
}

Takie podejście pozwala zautomatyzować decyzje – np. przekierować sprawę do innego działu w zależności od przewidywanego poziomu ryzyka lub wyciągnąć dane z załączonego formularza i zapisać je w bazie danych.

Integracja AI Buildera ze standardowymi przepływami to krok w stronę inteligentnych automatyzacji, które nie tylko wykonują zadania, ale także „rozumieją” dane wejściowe i podejmują decyzje na ich podstawie.

Przykładowe scenariusze zastosowania AI Buildera

AI Builder w Power Automate znajduje zastosowanie w wielu obszarach biznesowych, umożliwiając przekształcanie nieustrukturyzowanych danych – takich jak formularze papierowe, wiadomości e-mail czy zdjęcia – w informacje, które można łatwo analizować i wykorzystywać w procesach automatyzacji.

Poniżej przedstawiamy kilka typowych scenariuszy wykorzystania AI Buildera:

• Obsługa korespondencji e-mailowej: automatyczne klasyfikowanie i przekierowywanie wiadomości e-mail na podstawie ich treści i załączników, np. zgłoszenia serwisowe, zapytania ofertowe czy reklamacje.
• Digitalizacja dokumentów: przetwarzanie zeskanowanych formularzy lub faktur papierowych i wyciąganie z nich kluczowych danych, które można wykorzystać w systemach CRM, ERP lub bazach danych.
• Analiza zdjęć i obrazów: rozpoznawanie tekstu na zdjęciach (np. etykiet produktowych, tablic rejestracyjnych, dokumentów tożsamości) oraz automatyczne przypisywanie ich do odpowiednich kategorii lub procesów.
• Prognozowanie i klasyfikacja danych: przewidywanie wartości na podstawie wzorców historycznych, np. szacowanie popytu na produkt czy kwalifikowanie leadów sprzedażowych.
• Automatyczne uzupełnianie danych: wykorzystanie modeli AI do rozpoznawania brakujących informacji w formularzach lub raportach i ich inteligentnego uzupełniania.

Dzięki integracji z Power Automate, AI Builder umożliwia nie tylko analizę danych, ale przede wszystkim ich automatyczne przetwarzanie i podejmowanie działań w oparciu o wyniki analizy – bez potrzeby angażowania użytkowników w powtarzalne czynności.

Podsumowanie i najlepsze praktyki

AI Builder w Power Automate to narzędzie, które pozwala w prosty sposób wzbogacić automatyzację procesów biznesowych o możliwości sztucznej inteligencji. Dzięki niemu możliwe jest przekształcanie dokumentów, zdjęć czy e-maili w użyteczne dane, które można dalej przetwarzać w przepływach pracy.

Różnorodność dostępnych modeli, takich jak przetwarzanie formularzy, klasyfikacja, predykcja czy rozpoznawanie tekstu (OCR), umożliwia dopasowanie rozwiązania do konkretnych potrzeb organizacji — od przetwarzania faktur i zamówień, przez analizę korespondencji, aż po odczytywanie danych z fotografii i skanów.

Aby efektywnie korzystać z AI Buildera, warto pamiętać o kilku najlepszych praktykach:

• Dobór odpowiedniego modelu: Wybieraj model odpowiadający konkretnemu przypadkowi użycia — np. Form Processing do dokumentów strukturalnych, a Classification do analizy treści.
• Jakość danych wejściowych: Skuteczność modeli AI zależy od jakości dostarczanych danych. Upewnij się, że dokumenty lub zdjęcia są czytelne, a e-maile dobrze sformatowane.
• Testowanie i iteracja: Przed wdrożeniem pełnej automatyzacji testuj rozwiązanie na różnych przypadkach i weryfikuj skuteczność działania modelu.
• Bezpieczeństwo danych: Przetwarzanie danych za pomocą AI Buildera powinno odbywać się zgodnie z obowiązującymi przepisami dotyczącymi ochrony danych osobowych i zgodnie z polityką organizacji.
• Utrzymanie i monitoring: Modele mogą wymagać aktualizacji lub ponownego trenowania — monitoruj ich skuteczność i reaguj na zmieniające się dane.

Wykorzystanie AI Buildera może znacząco usprawnić codzienne procesy i oszczędzić czas pracowników, eliminując żmudne, ręczne zadania. Kluczem do sukcesu jest świadome planowanie wdrożenia i ciągła optymalizacja działań opartych na danych. W Cognity uczymy, jak skutecznie radzić sobie z podobnymi wyzwaniami – zarówno indywidualnie, jak i zespołowo.

Funkcje zaokrągleń w MS Excel 25 lutego 2026

Tworzenie Makra w Excelu 23 lutego 2026