AI Builder – AI w procesach (Power Automate / Power Apps)

Wprowadzenie do AI Buildera w ekosystemie Microsoft Power Platform

AI Builder to narzędzie niskokodowe (low-code) wchodzące w skład ekosystemu Microsoft Power Platform, które umożliwia organizacjom łatwe wdrażanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji bez potrzeby posiadania zaawansowanej wiedzy programistycznej lub doświadczenia w uczeniu maszynowym. Dzięki AI Builderowi użytkownicy mogą w prosty sposób tworzyć modele AI, integrować je z procesami biznesowymi oraz aplikacjami, a także automatyzować codzienne zadania.

Współpracując bezpośrednio z takimi komponentami Power Platform jak Power Automate oraz Power Apps, AI Builder ułatwia tworzenie inteligentnych przepływów pracy i aplikacji biznesowych, które wykorzystują technologie takie jak rozpoznawanie tekstu, analiza sentymentu, przetwarzanie obrazów czy klasyfikacja danych.

Podstawowe zastosowania AI Buildera obejmują m.in.:

• analizę dokumentów i obrazów przy użyciu gotowych modeli AI,
• budowę własnych modeli uczenia maszynowego dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych,
• automatyzację decyzji i procesów dzięki inteligentnym przepływom w Power Automate,
• wzbogacanie aplikacji Power Apps o funkcje oparte na sztucznej inteligencji.

Dzięki integracji z ekosystemem Microsoft, AI Builder stanowi wygodne i dostępne rozwiązanie dla firm chcących przyspieszyć transformację cyfrową i zwiększyć efektywność działań operacyjnych poprzez zastosowanie AI.

Gotowe modele AI Buildera: funkcje i zastosowania

AI Builder w ekosystemie Microsoft Power Platform oferuje zestaw gotowych modeli sztucznej inteligencji, które umożliwiają szybkie wdrażanie inteligentnych funkcji bez konieczności posiadania specjalistycznej wiedzy z zakresu uczenia maszynowego. Modele te są skonfigurowane tak, aby można było z nich korzystać niemal natychmiast w procesach biznesowych, integrując je z Power Automate i Power Apps. W Cognity często słyszymy pytania, jak praktycznie podejść do tego zagadnienia – odpowiadamy na nie także na blogu.

Gotowe modele AI Buildera obejmują różnorodne scenariusze, od przetwarzania tekstu i obrazów po analizę predykcyjną. Do najczęściej wykorzystywanych należą:

• Rozpoznawanie formularzy (Form Processing) – automatyczne ekstraktowanie danych z dokumentów, takich jak faktury, umowy czy formularze zgłoszeniowe.
• Klasyfikacja tekstu – przypisywanie kategorii do treści na podstawie ich zawartości, co świetnie sprawdza się w analizie opinii klientów lub segregacji zgłoszeń serwisowych.
• Analiza nastrojów – identyfikacja emocjonalnego tonu wiadomości, przydatna np. w analizie opinii z mediów społecznościowych lub zgłoszeń użytkowników.
• Detekcja obiektów – rozpoznawanie i lokalizowanie określonych obiektów w obrazach, np. produktów na półkach sklepowych.
• Rozpoznawanie tekstu (OCR) – konwersja tekstu drukowanego lub odręcznego ze zdjęć do formy cyfrowej.
• Prognozowanie – przewidywanie wartości liczbowych na podstawie danych historycznych, co może znaleźć zastosowanie np. w prognozach sprzedaży.
• Rozpoznawanie kategorii obrazów – automatyczne przypisywanie obrazów do wcześniej zdefiniowanych klas, użyteczne w automatycznej kategoryzacji zdjęć produktowych.

Dzięki gotowym modelom AI Buildera, organizacje mogą szybko rozpocząć automatyzację i cyfryzację kluczowych procesów, zwiększając efektywność operacyjną przy minimalnym nakładzie pracy technicznej.

Tworzenie własnych modeli AI: przetwarzanie dokumentów i detekcja obiektów

AI Builder w Power Platform pozwala nie tylko na wykorzystanie gotowych modeli sztucznej inteligencji, ale także na tworzenie własnych rozwiązań dopasowanych do specyficznych potrzeb biznesowych. Wśród dostępnych opcji szczególne miejsce zajmują dwa typy modeli: przetwarzanie dokumentów oraz detekcja obiektów. Choć oba oferują możliwość trenowania modeli na własnych danych, różnią się zakresem zastosowań i typem analizowanych danych.

Różnice między przetwarzaniem dokumentów a detekcją obiektów

Przykładowy scenariusz: przetwarzanie dokumentów

Załóżmy, że firma regularnie otrzymuje faktury od wielu dostawców. Dzięki AI Builder można zbudować model, który automatycznie rozpozna i wyciągnie kluczowe pola – takie jak numer faktury, data wystawienia i kwota – niezależnie od wyglądu dokumentu.

// Przykładowy wynik działania modelu przetwarzania dokumentów
{
  "InvoiceNumber": "FV/2024/06/001",
  "IssueDate": "2024-06-01",
  "TotalAmount": "12345.67"
}

Przykładowy scenariusz: detekcja obiektów

W sklepie detalicznym model detekcji obiektów może posłużyć do monitorowania obecności konkretnych marek lub produktów na półkach. Użytkownik przesyła zdjęcia sklepu, a model zwraca informację o liczbie wykrytych produktów i ich rozmieszczeniu.

// Przykładowy wynik działania modelu detekcji obiektów
[
  {
    "Label": "Produkt_A",
    "Confidence": 0.92,
    "BoundingBox": {
      "Left": 155,
      "Top": 240,
      "Width": 60,
      "Height": 80
    }
  },
  {
    "Label": "Produkt_B",
    "Confidence": 0.87,
    "BoundingBox": {
      "Left": 320,
      "Top": 260,
      "Width": 55,
      "Height": 75
    }
  }
]

Tworzenie własnych modeli AI w AI Builderze nie wymaga zaawansowanej wiedzy programistycznej i może znacząco usprawnić działania operacyjne w wielu branżach. Wybór odpowiedniego typu modelu zależy od rodzaju danych oraz celu automatyzacji. Osoby, które chcą lepiej poznać możliwości Power Platform, mogą skorzystać z Kursu Microsoft PowerApps podstawowy - tworzenie aplikacji, projektowanie i automatyzowanie procesów biznesowych.

Integracja AI Buildera z Power Automate

AI Builder w połączeniu z Power Automate otwiera nowe możliwości automatyzacji procesów biznesowych poprzez wprowadzenie inteligentnych decyzji opartych na analizie danych. Dzięki integracji tych dwóch komponentów Power Platform, użytkownicy mogą tworzyć przepływy pracy, które automatycznie reagują na dane wejściowe, analizują dokumenty, rozpoznają tekst, klasyfikują obrazy czy interpretują dane za pomocą modeli AI.

Power Automate umożliwia wykorzystanie gotowych modeli AI Buildera jako kroków w przepływach, co pozwala łatwo połączyć analizę danych z akcjami takimi jak wysyłka wiadomości e-mail, aktualizacja rekordów w bazie danych czy integracja z usługami zewnętrznymi. W ten sposób organizacje mogą budować inteligentne pipeline’y, które nie tylko automatyzują zadania, ale również podejmują decyzje na podstawie wyników modeli sztucznej inteligencji.

Podstawowe przykłady zastosowań obejmują:

• Przetwarzanie formularzy i dokumentów: automatyczne wyodrębnianie danych z faktur, formularzy czy raportów PDF przy użyciu modelu przetwarzania dokumentów.
• Klasyfikacja tekstu: routing zgłoszeń klientów na podstawie treści wiadomości e-mail lub formularzy kontaktowych.
• Analiza nastroju: monitorowanie opinii klientów i eskalowanie negatywnych recenzji do odpowiednich działów.
• Wykrywanie obiektów: automatyczne rozpoznawanie i liczenie produktów na zdjęciach w celu aktualizacji stanów magazynowych.

Poniższa tabela prezentuje porównanie standardowego kroku w Power Automate z krokiem wykorzystującym AI Builder:

Dzięki łatwej konfiguracji i integracji, AI Builder może być bezpośrednio wykorzystywany w Power Automate bez konieczności pisania kodu. Wystarczy wskazać model, przekazać dane wejściowe i obsłużyć wynik – wszystko w ramach interfejsu graficznego Power Automate. Uczestnicy szkoleń Cognity często mówią, że właśnie ta wiedza najbardziej zmienia ich sposób pracy.

Wykorzystanie AI Buildera w Power Apps

AI Builder w Power Apps to potężne narzędzie umożliwiające tworzenie inteligentnych aplikacji biznesowych bez potrzeby zaawansowanej wiedzy programistycznej. Dzięki integracji z AI Builderem, użytkownicy Power Apps mogą wzbogacić swoje aplikacje o funkcje sztucznej inteligencji, takie jak analiza tekstu, rozpoznawanie obrazów czy odczytywanie danych z dokumentów.

Podstawową zaletą AI Buildera w kontekście Power Apps jest prostota jego użycia. Modele AI mogą być łatwo osadzane w komponentach aplikacji, umożliwiając użytkownikom końcowym interakcję z inteligentnymi funkcjami w czasie rzeczywistym. Przykładowo, użytkownik może przesłać zdjęcie rachunku, a aplikacja automatycznie odczyta z niego kwotę i datę.

Najczęściej wykorzystywane scenariusze użycia AI Buildera w Power Apps obejmują:

• Klasyfikację tekstu – np. automatyczne przypisywanie priorytetu zgłoszeniom serwisowym.
• Rozpoznawanie i przetwarzanie formularzy – np. odczyt danych z faktur lub formularzy rejestracyjnych.
• Detekcję obiektów – np. liczenie produktów na zdjęciu lub identyfikacja usterek na zdjęciach technicznych.
• Analizę nastroju – np. ocena opinii klientów dodawanych przez użytkowników końcowych.

Porównując sposoby wykorzystania AI Buildera w Power Apps w stosunku do Power Automate, różnice są następujące:

Przykład wykorzystania modelu AI Buildera w Power Apps może wyglądać następująco:

Set(prediction, Predict(AIModel, { Text: TextInput1.Text }));
If(prediction.PredictedLabel = "Pozytywna", Notify("Dziękujemy za pozytywną opinię!"))

Powyższy kod wykorzystuje model klasyfikujący tekst i wyświetla powiadomienie w zależności od rozpoznanego nastroju wpisanego przez użytkownika komentarza. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i nauczyć się tworzyć bardziej zaawansowane aplikacje z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, sprawdź Kurs PowerApps zaawansowany - tworzenie złożonych aplikacji biznesowych i analitycznych.

Zastosowanie AI promptów jako kroku w przepływach

Jednym z nowszych i dynamicznie rozwijających się rozwiązań w obrębie AI Buildera jest możliwość wykorzystania tzw. AI promptów jako kroków w przepływach tworzonych w Power Automate. Dzięki integracji z modelami językowymi, użytkownicy mogą nadawać przepływom kontekst i logikę opartą na naturalnym języku, co znacząco zwiększa ich elastyczność i inteligencję.

AI prompt to nic innego jak zapytanie tekstowe lub instrukcja, która przekazywana jest do dużego modelu językowego (LLM), np. modelu językowego OpenAI, w celu wygenerowania odpowiedzi, streszczenia, analizy lub innej formy przetworzenia danych. W Power Automate prompty mogą być stosowane do wielu zastosowań, m.in.:

• automatycznego generowania odpowiedzi e-mail na podstawie treści zgłoszenia,
• tworzenia podsumowań dokumentów przesyłanych w załącznikach,
• analizy sentymentu wpisów użytkowników,
• przekształcania nieustrukturyzowanych danych tekstowych w ustandaryzowany format.

W przeciwieństwie do klasycznych modeli AI Buildera, które opierają się na wcześniej wytrenowanych strukturach (np. rozpoznawanie formularzy czy detekcja obiektów), AI prompty dają znacznie większą elastyczność i możliwość reagowania na dynamiczny kontekst bez potrzeby trenowania nowego modelu.

Dodanie kroku z AI promptem w przepływie Power Automate jest możliwe za pomocą akcji „Generuj odpowiedź (AI Builder)”, gdzie użytkownik definiuje własny prompt oraz opcjonalnie przekazuje dane wejściowe z poprzednich kroków przepływu. Przykładowy prompt może wyglądać następująco:

Stwórz profesjonalną odpowiedź na poniższy e-mail klienta:
[Wstaw treść e-maila użytkownika]

Wykorzystanie AI promptów pozwala tworzyć przepływy, które nie tylko automatyzują procesy, ale również podejmują decyzje i generują wartościowe treści w oparciu o kontekst i dane wejściowe. To otwiera szereg nowych możliwości w obszarze automatyzacji opartych na AI bez konieczności budowania własnych modeli.

Przykłady praktycznego użycia AI Buildera

AI Builder w ekosystemie Microsoft Power Platform znajduje zastosowanie w wielu scenariuszach biznesowych, zarówno prostych jak i złożonych. Dzięki integracji z Power Automate i Power Apps, użytkownicy mogą łatwo wprowadzać inteligentną automatyzację do procesów organizacyjnych, bez konieczności posiadania specjalistycznej wiedzy z zakresu uczenia maszynowego.

Poniżej przedstawiamy wybrane przykłady praktycznego wykorzystania AI Buildera:

• Automatyczne przetwarzanie faktur i dokumentów – AI Builder pozwala na automatyczne odczytywanie danych z faktur, formularzy i innych dokumentów, co znacząco przyspiesza procesy księgowe i administracyjne.
• Analiza opinii klientów – funkcje klasyfikacji tekstu umożliwiają ocenę nastrojów w wiadomościach e-mail, recenzjach czy zgłoszeniach serwisowych, co wspiera działy obsługi klienta i marketingu.
• Rozpoznawanie obrazów i obiektów – model detekcji obiektów może być używany np. w kontroli jakości produktów, rozpoznawaniu towarów na półkach lub monitorowaniu stanu magazynu za pomocą zdjęć.
• Weryfikacja tożsamości – przy pomocy rozpoznawania formularzy i danych osobowych można tworzyć procesy automatycznej weryfikacji dokumentów tożsamości w aplikacjach rejestracyjnych.
• Inteligentne przepływy zatwierdzania – AI może klasyfikować dokumenty lub wiadomości i automatycznie kierować je do odpowiednich ścieżek zatwierdzania w Power Automate.
• Personalizacja interfejsów użytkownika – w Power Apps, AI Builder może wspierać dynamiczne dostosowywanie zawartości aplikacji do potrzeb i zachowania użytkownika, np. poprzez rekomendacje lub filtrowanie danych.

Dzięki AI Builderowi możliwe jest szybkie wdrażanie inteligentnych funkcji w rozwiązaniach biznesowych, co przyczynia się do zwiększenia efektywności pracy, redukcji kosztów operacyjnych i poprawy jakości obsługi klienta.

Podsumowanie i perspektywy rozwoju AI Buildera

AI Builder to narzędzie wchodzące w skład Microsoft Power Platform, które umożliwia użytkownikom biznesowym oraz deweloperom łatwą integrację sztucznej inteligencji z aplikacjami i procesami automatyzacji bez potrzeby posiadania zaawansowanej wiedzy technicznej. Dzięki intuicyjnemu interfejsowi oraz gotowym modelom, AI Builder otwiera nowe możliwości wykorzystania AI w codziennej pracy, przyspieszając i automatyzując złożone zadania.

Rozwiązanie to znajduje szerokie zastosowanie w analizie danych, przetwarzaniu dokumentów, klasyfikacji obrazów czy przewidywaniu wyników na podstawie danych historycznych. AI Builder stanowi pomost między światem technologii a potrzebami biznesowymi, umożliwiając szybkie wdrażanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w aplikacjach tworzonych w Power Apps oraz w automatyzowanych przepływach Power Automate.

Perspektywy rozwoju AI Buildera są obiecujące – Microsoft systematycznie rozszerza jego możliwości, wprowadzając nowe modele oraz funkcje powiązane z generatywną AI i uczeniem maszynowym. Coraz większy nacisk kładzie się również na integrację z usługami Azure oraz wykorzystywanie danych z różnych źródeł, co pozwala na tworzenie jeszcze bardziej zaawansowanych i spersonalizowanych rozwiązań.

W dynamicznie zmieniającym się środowisku biznesowym, AI Builder stanowi ważny krok ku demokratyzacji AI, umożliwiając każdej organizacji – niezależnie od jej wielkości – wprowadzenie inteligentnych rozwiązań wspierających codzienne procesy i decyzje. Na zakończenie – w Cognity wierzymy, że wiedza najlepiej działa wtedy, gdy jest osadzona w codziennej pracy. Dlatego szkolimy praktycznie.

Nauka języków obcych z Excelem 10 marca 2026

Jak przygotować dane pod wydajne raportowanie w Power BI 08 marca 2026