Automatyzacja procesów biznesowych z AI Builder – przykłady z praktyki

Wprowadzenie do AI Builder i jego roli w automatyzacji procesów biznesowych

AI Builder to narzędzie dostępne w ramach platformy Microsoft Power Platform, które umożliwia tworzenie i wdrażanie modeli sztucznej inteligencji bez potrzeby zaawansowanej wiedzy programistycznej. Dzięki integracji z usługami takimi jak Power Apps i Power Automate, AI Builder pozwala firmom szybko i efektywnie zautomatyzować wiele powtarzalnych i czasochłonnych procesów biznesowych.

Główną rolą AI Builder jest wspieranie organizacji w przetwarzaniu danych, podejmowaniu decyzji oraz zwiększaniu efektywności działań operacyjnych poprzez zastosowanie inteligentnych modeli analitycznych. Narzędzie to oferuje gotowe do użycia funkcje, takie jak analiza obrazów, przetwarzanie języka naturalnego czy rozpoznawanie wzorców, które można łatwo dostosować do konkretnych potrzeb biznesowych.

Przy pomocy AI Builder można zautomatyzować różnorodne procesy, w tym:

• Odczytywanie i interpretowanie danych z formularzy i dokumentów papierowych,
• Klasyfikowanie i sortowanie treści na podstawie ich zawartości,
• Wspieranie działów obsługi klienta przez inteligentne systemy rozpoznawania intencji i kategoryzacji zgłoszeń,
• Automatyczne podejmowanie decyzji na podstawie danych historycznych i bieżących.

Kluczową zaletą AI Builder jest jego dostępność dla użytkowników biznesowych – osoby bez doświadczenia w tworzeniu modeli AI mogą samodzielnie konfigurować i wdrażać rozwiązania, które jeszcze niedawno wymagały pracy zespołów specjalistów IT i data science. Ułatwia to demokratyzację technologii sztucznej inteligencji i przyspiesza transformację cyfrową w przedsiębiorstwach każdej wielkości.

Analiza formularzy – automatyczne odczytywanie i przetwarzanie danych

Jednym z najczęstszych zastosowań AI Builder w kontekście automatyzacji procesów biznesowych jest analiza formularzy. Narzędzie to pozwala na szybkie i precyzyjne odczytywanie danych z dokumentów, takich jak faktury, formularze zgłoszeniowe, zamówienia czy raporty, co znacząco skraca czas potrzebny na ręczne wprowadzanie informacji do systemów.

AI Builder wykorzystuje modele sztucznej inteligencji do rozpoznawania tekstu i struktur danych zawartych w dokumentach – zarówno w formie cyfrowej, jak i zeskanowanej. Dzięki temu możliwe jest automatyczne wyodrębnianie kluczowych informacji, takich jak nazwa klienta, numer faktury, data czy kwota, a następnie ich przesyłanie do odpowiednich aplikacji w ramach platformy Power Platform.

Proces ten nie tylko ogranicza ryzyko błędów ludzkich, ale także umożliwia natychmiastowe uruchamianie kolejnych kroków w przepływach pracy, takich jak generowanie powiadomień, aktualizacja baz danych czy inicjowanie procesów zatwierdzających.

Automatyczna analiza formularzy znajduje zastosowanie w wielu działach organizacji – od finansów i księgowości, przez obsługę klienta, aż po administrację. Umożliwia to tworzenie bardziej efektywnych i skalowalnych procesów, w których przetwarzanie dużych ilości dokumentów odbywa się w sposób ustandaryzowany i zautomatyzowany. Piszemy o tym, bo uczestnicy szkoleń Cognity często sygnalizują, że jest to dla nich realne wyzwanie w pracy.

Klasyfikacja dokumentów – usprawnienie zarządzania informacją

Współczesne organizacje operują na ogromnych ilościach dokumentów – od faktur i umów, po raporty, formularze czy korespondencję. Ręczne sortowanie, analizowanie i przypisywanie tych dokumentów do odpowiednich kategorii to nie tylko czasochłonny proces, ale również źródło potencjalnych błędów. Dzięki AI Builder możliwe staje się zautomatyzowanie klasyfikacji dokumentów, co znacząco usprawnia zarządzanie informacją w przedsiębiorstwie.

AI Builder wykorzystuje modele sztucznej inteligencji do identyfikacji typu dokumentu, jego zawartości oraz kontekstu, w jakim został stworzony. Przykładowo, system może automatycznie rozpoznać, czy dokument to faktura, formularz zgłoszeniowy czy dokument wewnętrzny, a następnie przypisać go do odpowiedniego procesu lub działu w systemie.

Użycie AI Builder do klasyfikowania dokumentów przynosi wymierne efekty: redukcję czasu obiegu dokumentów, zwiększenie dokładności przetwarzania oraz lepszą kontrolę nad przepływem informacji. Co istotne, modele klasyfikacji można trenować i dostosowywać do specyfiki danej organizacji, co zapewnia wysoką elastyczność i skuteczność działania.

Wdrażając klasyfikację dokumentów z wykorzystaniem AI Builder, firmy mogą również integrować to rozwiązanie z istniejącymi systemami, np. SharePoint, Dynamics 365 czy Microsoft Teams. Pozwala to na automatyczne przypisywanie dokumentów do bibliotek, kanałów lub procesów bez konieczności ingerencji użytkownika końcowego. Aby lepiej poznać możliwości platformy i nauczyć się budować własne rozwiązania automatyzujące procesy biznesowe, warto rozważyć udział w Kursie Microsoft PowerApps podstawowy – tworzenie aplikacji, projektowanie i automatyzowanie procesów biznesowych.

Obsługa zgłoszeń klientów – inteligentne systemy odpowiedzi i kategoryzacji

AI Builder w ekosystemie Microsoft Power Platform umożliwia tworzenie inteligentnych rozwiązań, które znacząco usprawniają proces obsługi zgłoszeń klientów. W połączeniu z Power Automate, użytkownicy mogą wdrażać modele sztucznej inteligencji do automatycznego przetwarzania, klasyfikowania i odpowiadania na zapytania klientów, co przekłada się na szybszą i bardziej spójną obsługę.

Jednym z kluczowych zastosowań AI Builder w tym obszarze jest klasyfikacja zgłoszeń – czyli automatyczne przypisywanie spraw do odpowiednich kategorii lub zespołów. Drugim istotnym aspektem jest generowanie odpowiedzi na podstawie rozpoznanego kontekstu zapytania, co pozwala na natychmiastowe reagowanie bez udziału pracownika. W Cognity mamy doświadczenie w pracy z zespołami, które wdrażają to rozwiązanie – dzielimy się tym także w artykule.

Typowe procesy obsługiwane przez AI Builder w obszarze zgłoszeń klientów:

• Analiza treści wiadomości e-mail lub formularzy kontaktowych w celu identyfikacji intencji użytkownika.
• Kategoryzacja zgłoszeń – np. „problem techniczny”, „zapytanie ofertowe”, „reklamacja”.
• Ocena sentymentu wiadomości – np. wykrycie frustracji lub pozytywnego nastawienia klienta.
• Automatyczne generowanie odpowiedzi lub przekierowanie do odpowiedniego działu.

Dzięki AI Builder możliwe jest tworzenie modeli predykcyjnych i klasyfikujących bez konieczności posiadania zaawansowanej wiedzy programistycznej. Użytkownicy mogą trenować modele na podstawie danych historycznych, takich jak wcześniejsze zgłoszenia lub odpowiedzi zespołu supportu.

Poniższa tabela przedstawia porównanie tradycyjnego podejścia do obsługi zgłoszeń z rozwiązaniami opartymi na AI Builder:

Prostą automatyzację można zaimplementować przy użyciu Power Automate i gotowego modelu klasyfikacji tekstu:

{
  "type": "AI Builder Text Classification",
  "input": {
    "text": "Nie działa mi aplikacja po aktualizacji."
  },
  "output": {
    "category": "Problem techniczny"
  }
}

Rozwiązania tego typu nie tylko zwiększają efektywność obsługi klienta, ale również poprawiają jakość doświadczenia użytkownika dzięki szybszej i trafniejszej odpowiedzi.

Zastosowanie AI Builder w integracji z Power Platform

AI Builder to narzędzie zintegrowane z platformą Microsoft Power Platform, które umożliwia tworzenie i wdrażanie modeli sztucznej inteligencji bez konieczności posiadania zaawansowanej wiedzy programistycznej. W połączeniu z komponentami Power Platform – Power Apps, Power Automate, Power BI i Dataverse – AI Builder pozwala na szybkie i efektywne wzbogacenie procesów biznesowych o funkcje predykcyjne, klasyfikacyjne i analityczne.

Integracja AI Builder z Power Platform pozwala użytkownikom tworzyć inteligentne aplikacje i automatyzacje w prosty sposób, korzystając z interfejsu typu „przeciągnij i upuść”. Poniżej przedstawiono najczęstsze zastosowania AI Builder w ramach ekosystemu Power Platform:

• Power Apps – integracja z AI Builder umożliwia tworzenie aplikacji mobilnych i webowych, które wykorzystują modele AI do rozpoznawania tekstu, klasyfikacji obrazów czy analizy opinii użytkowników w czasie rzeczywistym.
• Power Automate – przy użyciu AI Builder można automatyzować procesy takie jak odczytywanie danych z dokumentów, klasyfikacja wiadomości e-mail czy wykrywanie nieprawidłowości w danych przychodzących.
• Power BI – integracja pozwala na wzbogacenie raportów o predykcyjne modele analityczne, takie jak prognozowanie sprzedaży czy analiza trendów na podstawie danych historycznych.
• Dataverse – dane z AI Builder mogą być bezpośrednio zapisywane i wykorzystywane w Dataverse, co umożliwia centralne zarządzanie informacją i jej dalsze wykorzystanie w całej platformie.

Poniższa tabela prezentuje podstawowe różnice i zastosowania AI Builder z poszczególnymi komponentami Power Platform:

Przykładowo, w Power Automate możliwe jest stworzenie przepływu pracy, który po otrzymaniu e-maila z załącznikiem w formacie PDF automatycznie uruchamia model AI Builder do ekstrakcji danych, a następnie zapisuje je w tabeli Dataverse:

Trigger: When a new email arrives (V3)
Condition: Attachment has .pdf extension
    → Action: Extract data using AI Builder form processing model
    → Action: Create a new row in Dataverse table with extracted fields

Takie połączenie AI Builder z Power Platform znacząco skraca czas tworzenia rozwiązań biznesowych, umożliwiając organizacjom szybkie reagowanie na zmieniające się potrzeby oraz zwiększenie efektywności procesów operacyjnych. Osoby zainteresowane pogłębieniem wiedzy w tym zakresie mogą skorzystać z Kursu Microsoft Power Automate (kurs Flow) podstawowy - automatyzacja procesów i zadań, który w praktyczny sposób wprowadza w świat automatyzacji z użyciem Power Platform.

Korzyści biznesowe wynikające z wdrożenia rozwiązań AI Builder

Wdrożenie rozwiązań opartych na AI Builder w środowisku biznesowym przynosi szereg istotnych korzyści, zarówno operacyjnych, jak i strategicznych. Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji możliwe jest automatyzowanie powtarzalnych zadań, zwiększenie efektywności procesów oraz usprawnienie podejmowania decyzji na podstawie danych.

• Oszczędność czasu i kosztów – AI Builder pozwala automatyzować ręczne, czasochłonne czynności, co przekłada się na redukcję kosztów operacyjnych i uwolnienie zasobów ludzkich do zadań o wyższej wartości.
• Poprawa jakości danych – dzięki zastosowaniu modeli AI do rozpoznawania tekstu, klasyfikacji czy ekstrakcji informacji, dane są przetwarzane z większą dokładnością i spójnością.
• Szybsze podejmowanie decyzji – zautomatyzowana analiza danych pozwala uzyskać trafniejsze i szybsze wnioski, co zwiększa elastyczność organizacji w dynamicznym otoczeniu rynkowym.
• Skalowalność operacji – AI Builder umożliwia łatwe skalowanie rozwiązań bez konieczności znacznego zwiększania zasobów IT lub zatrudnienia.
• Bezpieczeństwo i zgodność – integracja AI Builder z usługami Microsoft Power Platform pozwala na wdrażanie rozwiązań zgodnych z wymogami bezpieczeństwa danych i polityką zgodności wewnętrznej.

Poniższa tabela przedstawia porównanie wybranych aspektów pracy przed i po wdrożeniu AI Builder:

AI Builder wspiera organizacje w osiąganiu większej dojrzałości cyfrowej, umożliwiając im szybkie reagowanie na zmiany oraz budowanie przewagi konkurencyjnej poprzez inteligentne wykorzystanie danych i automatyzację procesów kluczowych.

Przykłady wdrożeń AI Builder w różnych branżach

AI Builder znajduje zastosowanie w wielu sektorach gospodarki, oferując wsparcie w automatyzacji procesów i usprawnianiu przepływu informacji. Różnorodność dostępnych modeli sztucznej inteligencji pozwala na dopasowanie rozwiązania do konkretnych potrzeb biznesowych, niezależnie od branży.

• Finanse i bankowość: W instytucjach finansowych AI Builder wspiera analizę dokumentów kredytowych, automatyczne przetwarzanie formularzy oraz wykrywanie anomalii w transakcjach. Dzięki temu procesy wnioskowania stają się szybsze i mniej podatne na błędy.
• Branża zdrowotna: W sektorze opieki zdrowotnej rozwiązania oparte na AI Builder umożliwiają cyfryzację dokumentacji medycznej, klasyfikację skierowań i wyników badań oraz przyspieszają wprowadzanie danych do systemów medycznych.
• Handel detaliczny i e-commerce: Firmy z tego sektora wykorzystują AI Builder do analizy opinii klientów, automatycznego kategoryzowania produktów, a także do zarządzania zgłoszeniami w działach obsługi klienta, co poprawia jakość obsługi i zwiększa efektywność operacyjną.
• Produkcja: W przemyśle produkcyjnym AI Builder wspomaga m.in. kontrolę jakości, śledzenie dokumentacji technicznej oraz analizę danych z formularzy kontrolnych, co przekłada się na większą precyzję i oszczędność czasu.
• Sektor publiczny: Organizacje rządowe i samorządowe wykorzystują AI Builder do przetwarzania wniosków, identyfikacji typów dokumentów oraz automatycznej klasyfikacji korespondencji, wspomagając w ten sposób digitalizację usług publicznych.

Każda z branż wykorzystuje AI Builder w odmienny sposób, dostosowując jego możliwości do specyfiki działalności. Praktyczne wdrożenia pokazują, że rozwiązanie to może znacząco zwiększyć efektywność i jakość wielu procesów, eliminując ręczne, czasochłonne działania.

Podsumowanie i rekomendacje dla firm planujących implementację AI Builder

AI Builder stanowi jeden z kluczowych komponentów ekosystemu Microsoft Power Platform, oferując firmom możliwość wdrażania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji bez konieczności posiadania zaawansowanej wiedzy programistycznej. Dzięki intuicyjnemu interfejsowi i integracji z innymi narzędziami platformy, AI Builder pozwala na szybkie tworzenie modeli predykcyjnych, analizę obrazów czy przetwarzanie dokumentów, co przekłada się na znaczące usprawnienia w codziennych procesach biznesowych.

Dla organizacji rozważających wdrożenie AI Buildera, kluczowe jest zrozumienie potencjalnych zastosowań narzędzia w konkretnym kontekście działalności. Należy rozpocząć od identyfikacji powtarzalnych, czasochłonnych zadań, które można zautomatyzować lub wesprzeć sztuczną inteligencją – takich jak przetwarzanie formularzy, klasyfikacja dokumentów czy obsługa zapytań klientów.

Wdrożenie AI Buildera nie wymaga dużych inwestycji początkowych, jednak zaleca się podejście iteracyjne – rozpoczęcie od prostszych scenariuszy, pilotażowych projektów i stopniowe skalowanie rozwiązań w miarę zdobywanego doświadczenia. Odpowiednie przygotowanie danych, przemyślana struktura procesów oraz zaangażowanie zespołów biznesowych i technicznych są kluczowymi czynnikami sukcesu.

Rekomenduje się również korzystanie z dostępnych materiałów edukacyjnych, warsztatów oraz zasobów społeczności użytkowników Power Platform, które mogą znacząco ułatwić pierwsze kroki w pracy z AI Builderem. Przy właściwym podejściu, technologia ta może nie tylko zwiększyć efektywność operacyjną, ale także otworzyć nowe możliwości w zakresie innowacji i podejmowania 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