AI Builder w Power Automate: przegląd dostępnych modeli i ich zastosowań

Wprowadzenie do AI Builder w Power Automate

AI Builder to zintegrowane rozwiązanie w ramach platformy Microsoft Power Platform, które umożliwia użytkownikom tworzenie i wdrażanie modeli sztucznej inteligencji bez potrzeby posiadania zaawansowanej wiedzy programistycznej. Dzięki integracji z Power Automate, AI Builder pozwala na automatyzację procesów biznesowych poprzez wykorzystanie inteligentnych funkcji, takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego czy analiza formularzy.

Głównym celem AI Builder jest ułatwienie organizacjom wdrażania rozwiązań opartych na AI poprzez intuicyjny interfejs i gotowe do użycia komponenty. Użytkownicy mogą korzystać z dwóch głównych typów modeli: predefiniowanych, które są gotowe do zastosowania w typowych scenariuszach biznesowych, oraz niestandardowych, które można dostosować do specyficznych potrzeb danego przedsiębiorstwa.

W praktyce AI Builder znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach — od automatycznego przetwarzania dokumentów, przez klasyfikację danych, po analizę emocji w opiniach klientów. Dzięki integracji z Power Automate, modele AI mogą stać się częścią przepływów pracy, co pozwala na zwiększenie efektywności i ograniczenie manualnych czynności w codziennych operacjach.

Rozwiązanie to otwiera nowe możliwości dla firm każdej wielkości, pozwalając na szybkie wdrażanie inteligentnych funkcji w automatyzacji procesów bez konieczności inwestowania w kosztowne projekty deweloperskie.

Modele predefiniowane – przegląd i zastosowania

AI Builder w Power Automate oferuje zestaw gotowych, predefiniowanych modeli sztucznej inteligencji, które można łatwo zintegrować z przepływami pracy bez potrzeby programowania czy zaawansowanej wiedzy technicznej. Modele te zostały zaprojektowane z myślą o najczęstszych scenariuszach biznesowych i pozwalają użytkownikom szybko wdrażać inteligentne funkcje do automatyzacji procesów. Temat tego artykułu pojawia się w niemal każdej sesji szkoleniowej Cognity – czasem w formie pytania, czasem w formie frustracji.

Najpopularniejsze modele predefiniowane obejmują m.in.:

• Rozpoznawanie formularzy – automatyczne wyodrębnianie danych z dokumentów, takich jak faktury czy zamówienia, co pozwala na szybsze przetwarzanie informacji bez konieczności ręcznego wprowadzania danych.
• Analiza opinii – identyfikowanie tonu wypowiedzi (np. pozytywnego, negatywnego lub neutralnego) w treści wiadomości e-mail, recenzji czy formularzy opinii, co ułatwia ocenę nastrojów klientów.
• Klasyfikacja kategorii – przypisywanie danych (np. zgłoszeń serwisowych lub zapytań klientów) do odpowiednich kategorii, co wspiera szybkie sortowanie i kierowanie spraw do właściwych działów.
• Rozpoznawanie obiektów – wykrywanie i identyfikowanie obiektów na zdjęciach lub obrazach, co może być przydatne m.in. w zarządzaniu zasobami lub kontroli jakości.
• Ekstrakcja nazw jednostek – wyodrębnianie kluczowych informacji, takich jak nazwy firm, daty czy lokalizacje, z nieustrukturyzowanego tekstu – np. wiadomości e-mail czy dokumentów PDF.

Dzięki tym modelom organizacje mogą szybko rozpocząć wdrażanie automatyzacji opartej na AI bez konieczności tworzenia modeli od podstaw. Predefiniowane modele doskonale sprawdzają się w przypadku standardowych procesów biznesowych, gdzie liczy się szybkość, prostota wdrożenia i dostępność gotowych rozwiązań.

Modele niestandardowe – możliwości i tworzenie własnych rozwiązań

AI Builder w Power Automate oferuje nie tylko zestaw gotowych modeli, ale także umożliwia tworzenie modeli niestandardowych dostosowanych do indywidualnych potrzeb organizacji. Modele te pozwalają na analizę specyficznych danych, które wykraczają poza zakres możliwości modeli predefiniowanych. Dzięki temu użytkownicy mogą budować inteligentne rozwiązania wspierające unikalne procesy biznesowe. Jeśli chcesz lepiej poznać możliwości Power Automate i nauczyć się tworzenia takich rozwiązań krok po kroku, sprawdź Kurs Microsoft Power Automate (kurs Flow) podstawowy - automatyzacja procesów i zadań.

Tworzenie modeli niestandardowych w AI Builder nie wymaga zaawansowanej wiedzy programistycznej – proces opiera się na interfejsie typu „point-and-click”, co czyni go dostępnym również dla użytkowników biznesowych. Główne kategorie modeli niestandardowych obejmują:

• Model kategoryzacji tekstu – klasyfikuje tekst do określonych kategorii na podstawie wcześniej oznaczonych danych.
• Model wykrywania jednostek – identyfikuje określone informacje, takie jak nazwy produktów czy lokalizacje w treści tekstu.
• Model predykcyjny – szacuje wyniki na podstawie historycznych danych liczbowych i atrybutów.
• Model wykrywania obiektów – rozpoznaje określone obiekty na obrazach, co znajduje zastosowanie m.in. w kontroli jakości lub inwentaryzacji wizualnej.

Tworzenie modelu niestandardowego zazwyczaj przebiega według następujących kroków:

1. Wybór rodzaju modelu w interfejsie AI Builder.
2. Załadowanie i oznaczenie danych treningowych.
3. Trenowanie modelu i testowanie jego skuteczności.
4. Publikacja i integracja z przepływami Power Automate.

Poniższa tabela ilustruje podstawowe różnice między modelami predefiniowanymi a niestandardowymi:

Modele niestandardowe w AI Builder stanowią potężne narzędzie dla organizacji, które chcą wykorzystać sztuczną inteligencję do rozwiązywania wyzwań niemożliwych do obsłużenia przez standardowe komponenty. Dzięki ich elastyczności i głębokiej integracji z Power Automate możliwe jest tworzenie inteligentnych przepływów pracy dopasowanych do konkretnych scenariuszy biznesowych.

Porównanie modeli predefiniowanych i niestandardowych

W AI Builder dostępne są dwa główne typy modeli: predefiniowane oraz niestandardowe. Każdy z nich ma swoje unikalne możliwości, ograniczenia i scenariusze użycia. Wybór odpowiedniego rodzaju modelu zależy od konkretnych potrzeb biznesowych, poziomu złożoności danych i oczekiwanej elastyczności rozwiązania. Uczestnicy szkoleń Cognity często mówią, że właśnie ta wiedza najbardziej zmienia ich sposób pracy.

Modele predefiniowane to najlepszy wybór w przypadku standardowych przypadków użycia, w których zależy nam na szybkim wdrożeniu i minimalnym wysiłku związanym z konfiguracją. Modele niestandardowe oferują większą kontrolę i możliwość odwzorowania unikalnych procesów biznesowych, ale wymagają więcej pracy przygotowawczej.

W praktyce często stosuje się oba typy modeli: predefiniowane do zadań ogólnych, a niestandardowe do bardziej złożonych lub specyficznych zastosowań. Taka kombinacja pozwala optymalnie wykorzystać możliwości AI Buildera w ramach Power Automate.

Zastosowania AI Builder w różnych branżach

AI Builder w Power Automate znajduje zastosowanie w wielu sektorach gospodarki, umożliwiając firmom automatyzację procesów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji bez potrzeby posiadania zaawansowanej wiedzy technicznej. Dzięki gotowym i łatwym do skonfigurowania modelom, użytkownicy biznesowi mogą szybko wdrażać rozwiązania AI dostosowane do specyfiki swojej branży. Poniżej przedstawiono przegląd kluczowych zastosowań w wybranych obszarach.

Różnorodność zastosowań AI Builder wynika z elastyczności dostępnych modeli oraz ich zdolności do obsługi danych tekstowych, obrazów i dokumentów. W każdej branży narzędzie to może zostać wykorzystane do przyspieszenia rutynowych zadań, poprawy jakości obsługi i podejmowania bardziej trafnych decyzji w oparciu o dane. Aby jeszcze skuteczniej wykorzystać jego możliwości, warto rozważyć udział w Kursie Microsoft Power Automate zaawansowany - automatyzacja i synchronizacja przepływów.

Korzyści z wykorzystania modeli AI w automatyzacji procesów biznesowych

Integracja modeli sztucznej inteligencji (AI) za pomocą AI Builder w Power Automate otwiera przed organizacjami nowe możliwości automatyzacji i optymalizacji procesów biznesowych. Modele AI umożliwiają analizę danych, podejmowanie decyzji i przetwarzanie informacji w sposób zautomatyzowany, co przekłada się na konkretne korzyści dla firm niezależnie od branży czy wielkości.

Główne zalety zastosowania modeli AI w automatyzacji

• Redukcja kosztów operacyjnych – Automatyzacja zadań, które wcześniej wymagały pracy manualnej (np. odczytywanie formularzy, klasyfikacja e-maili), pozwala ograniczyć nakład pracy ludzkiej i zwiększyć efektywność.
• Przyspieszenie procesów biznesowych – Modele AI pozwalają natychmiastowo analizować dane i podejmować działania, co znacząco skraca czas realizacji zadań, takich jak zatwierdzanie dokumentów czy identyfikacja problemów w obsłudze klienta.
• Skalowalność operacji – Dzięki modelom AI firmy mogą łatwo przetwarzać większe wolumeny danych bez konieczności proporcjonalnego zwiększania zatrudnienia.
• Poprawa dokładności i spójności – Algorytmy AI ograniczają błędy ludzkie, zapewniając jednolite podejście do podejmowania decyzji na podstawie danych.
• Lepsze wykorzystanie danych – Modele umożliwiają wydobycie wartościowych informacji z nieustrukturyzowanych danych, takich jak obrazy, dokumenty PDF czy wiadomości e-mail.

Porównanie: tradycyjna automatyzacja vs. automatyzacja z użyciem modeli AI

Przykładowe zastosowania

• Automatyczne rozpoznawanie i przetwarzanie faktur przychodzących przy użyciu modelu ekstrakcji danych z dokumentów.
• Klasyfikowanie opinii klientów jako pozytywne, neutralne lub negatywne z pomocą modelu analizy sentymentu.
• Identyfikacja produktów na zdjęciach wysyłanych przez klientów do działu reklamacji za pomocą modelu rozpoznawania obiektów.

Wprowadzenie modeli AI do Power Automate pozwala nie tylko na zwiększenie efektywności operacyjnej, ale również na tworzenie bardziej inteligentnych i elastycznych procesów, które dostosowują się do zmieniających się warunków biznesowych.

Najlepsze praktyki wdrażania modeli AI Builder

Skuteczne wykorzystanie AI Builder w środowisku Power Automate wymaga przemyślanego podejścia, które uwzględnia zarówno aspekty techniczne, jak i organizacyjne wdrożenia. Oto kluczowe praktyki, które warto uwzględnić, planując implementację modeli sztucznej inteligencji:

• Określenie celu biznesowego – Zanim rozpoczniemy pracę z modelem, należy jasno zdefiniować, jaki proces ma zostać zautomatyzowany i jakie mierzalne korzyści ma przynieść jego zastosowanie.
• Dobór odpowiedniego modelu – W zależności od rodzaju danych i oczekiwanych wyników, należy wybrać model predefiniowany lub zdecydować się na stworzenie modelu niestandardowego.
• Jakość danych – Skuteczność działania modeli AI w dużej mierze zależy od jakości danych wejściowych. Należy zadbać o ich poprawność, spójność i reprezentatywność.
• Testowanie i walidacja – Przed wdrożeniem modelu do środowiska produkcyjnego warto przeprowadzić testy na danych rzeczywistych oraz ocenić skuteczność działania modelu w różnych scenariuszach.
• Ciągłe monitorowanie i optymalizacja – Modele AI mogą tracić swoją skuteczność w czasie w wyniku zmieniających się warunków biznesowych. Regularne przeglądy, aktualizacje i ponowna kalibracja modeli są kluczowe dla utrzymania ich efektywności.
• Bezpieczeństwo i zgodność z regulacjami – Przy wdrażaniu rozwiązań AI należy uwzględnić aspekty związane z ochroną danych osobowych oraz spełnieniem wymogów regulacyjnych, takich jak RODO.
• Zaangażowanie użytkowników końcowych – Wdrożenie powinno być poprzedzone odpowiednim przeszkoleniem pracowników oraz komunikacją celów i korzyści związanych z wykorzystaniem AI w ich codziennej pracy.

Stosowanie powyższych praktyk znacząco zwiększa szanse na pomyślne wdrożenie modeli AI Builder i uzyskanie oczekiwanych rezultatów w automatyzacji procesów biznesowych.

Podsumowanie i kierunki rozwoju AI Builder

AI Builder w Power Automate stanowi intuicyjne narzędzie umożliwiające integrację sztucznej inteligencji z procesami biznesowymi bez potrzeby zaawansowanej wiedzy technicznej. Dzięki gotowym modelom oraz możliwości tworzenia własnych rozwiązań, użytkownicy mogą automatyzować analizę dokumentów, przetwarzanie formularzy, analizę emocji, rozpoznawanie obiektów, a także wiele innych czynności wspierających codzienną pracę.

AI Builder rozwija się dynamicznie, w odpowiedzi na rosnące potrzeby organizacji w zakresie automatyzacji i inteligentnego zarządzania danymi. Coraz większy nacisk kładziony jest na poprawę jakości modeli, zwiększenie ich dostępności w różnych regionach oraz rozszerzenie integracji z innymi usługami Microsoft i zewnętrznymi systemami.

W nadchodzących latach można spodziewać się jeszcze większej personalizacji modeli, lepszego wsparcia dla języków naturalnych oraz uproszczonego procesu trenowania modeli niestandardowych. AI Builder wpisuje się w szerszy trend demokratyzacji sztucznej inteligencji, umożliwiając każdemu użytkownikowi korzystanie z jej możliwości w sposób dostępny i efektywny. 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